回跳，CSP，AIMA书

Question

上下文：回跳是对原始回溯的优化。通过智能地跳回导致失败的节点（而不是回溯到按时间顺序排列的父级），它减少了搜索树的分支因子。

《人工智能，现代方法》第5章，第3版，p149-150给出了有关如何在回跳过程中创建冲突集的简短示例。

该示例与为Australia's map着色有关。

有问题的部分的报价：

  

搜索分支的“终端”失败总是会发生，因为   变量的域为空；该变量具有一个标准   冲突集。在我们的示例中，SA失败，并且其冲突集为（例如）   {WA，NT，Q}。我们跳回Q，Q吸收了SA设置的冲突   （当然减去Q本身）变成自己的直接冲突集，即   {NT，NSW};新的冲突集为{WA，NT，NSW}。那就是   考虑到{WA，NT，NSW}的前面的分配，从Q开始没有解决方案。因此，我们最新回溯到NT 。   NT将{WA，NT，NSW}-{NT}吸收到它自己的直接冲突集中{WA}中，   给出{WA，NSW}（如上段所述）。现在   如我们希望的那样，算法回跳到新南威尔士州。

我正在努力理解重点内容：

1. 回溯到NT。 NT以什么方式/为什么是最新的？
2. 回跳到新南威尔士州。为什么？

Answer 1

问题1的答案在上一段中，关键是决策顺序：

  

再次考虑部分分配{WA =红色，NSW =红色}（根据我们前面的讨论，这是不一致的）。   假设我们接下来尝试T =红色，然后分配NT，Q，V和SA。   我们知道最后四个变量都不能赋值，所以最终我们用光了数值来尝试NT。

NT是最新的，因为在讨论此示例时，它是堆栈的顶部。

我们回跳到新南威尔士州，因为这是与冲突集相交的最后一个决定。