Choco-solver 是一个用于约束满足问题（Constraint Satisfaction Problems）和约束规划（Constraint Programming）的 Java 库。 它建立在一个可回溯结构的,基于事件的传播机制上。
Choco-solver 随附：
- 各种类型的变量（整数、布尔值、集合、图和实数）
- 各种最新的约束条件（所有不同、计数、n 值等）
- 各种搜索策略，从基本的（first_fail、最小等）到最复杂的（基于影响和基于活动的搜索）
- 基于说明的引擎，可实现基于冲突的回跳、动态回溯和路径修复。
-
Choco求解器的安装 Choco求解器的安装必须要保证是JAVA8(JDK1.8)非常重要，否则可能会安装不全包。 Choco求解器是约束满足问题较为成熟的求解器，可以利用这个平台做约束满足问题的二次开发。 安装步骤： 1.在Choco的官方网站：http://www.choco-solver.org/ 上下载choco-4.0.4.zip 2.下载maven软件，如果已经安装了maven则
-
一. 相关资料 choco-slover github源代码以及工具下载网址：https://github.com/chocoteam/choco-solver choco-slover 官网文档：https://choco-solver.org/ choco-slover安装eclipse视频：https://www.youtube.com/watch?v=qz6ATkEI_F8 视频所采用的资
-
solver文件设置是通过协调网络的正向推理和反向梯度来协调模型优化，得到试图改善损失的的参数。学习的职责被分配给负责监督优化和生成参数更新的solver，以及负责生成损失和梯度的网络。 caffe有六种优化器 Stochastic Gradient Descent (type: "SGD") AdaDelta (type: "AdaDelta") Adaptive Gradient (type:
-
我想用这样的离散值求解非线性多变量方程： x*y + z + t - 10 = 0 有约束： 10 < x < 100 等等.. 我正在尝试使用Choco库来做,但是我有点迷茫. 我发现此代码： // 1. Create a Solver Solver solver = new Solver("my first problem"); // 2. Create variables through t
-
我正在使用choco solver库生成一组谜题。我需要运行解算器，检查有多少个解，如果有多个解，添加一个额外的约束。重复这一步会给我一组约束（线索），它们有一个独特的解决方案。 然而，一旦我运行model.get求解器（findAllSolutions（）），任何额外的检查都会返回零解。 我猜我需要以某种方式重置模型求解器，但找不到实现这一点的方法——如果必须的话，我宁愿不生成新模型并重新创建现
-
我在建模一个问题并用Java中的Choco solver解决它时遇到了问题，我一开始对约束编程不太熟悉，但我的任务是为会议制作一个座位应用程序，其中： 每张桌子必须至少有6个人，而且总是有足够的桌子 人们应该与邻居坐在一起，以最大限度地实现共同利益 在之前的几天里，我们希望尽量减少人们和他们之前坐过的人一起坐在桌子上 人们要么属于A类，要么属于B类，我们希望在每张桌子上尽量减少A类的出现 到目前为
-
我想写一个自动生成室内环境的程序。为此，我考虑了将问题表述为CSP的想法，其中变量为： > x_o，y_o：对象o在环境中的位置 θo：对象o的方向 和域是： > x和y的某个范围[a， b]（即2D网格的尺寸） 方向为[0,90180270]度。 为了实现这个问题，我在Eclipse4.7.1a中使用了Choco。 我的问题如下： 我想表达一个约束，比如：对象a在对象b前面。 由于物体有方向，我
-
我正在和choco solver一起解决一些任务调度问题。 我有几个工作和可能的时间段（可以执行一个工作）。有一些限制，比如： 每个插槽只能有一个作业（C.1） 作业需要一定的时间，并且插槽有一个可用的持续时间。作业必须符合可用的持续时间：
-
我设置了一个动画，以在打开另一个开关/标签时隐藏一个开关/标签。同时，刚刚打开的开关向上移动。这里的简单解释非常有效。 但是，当我在开关/标签关闭后尝试向下移动时，它不会移动。另一个开关会很好地重新出现，但不会触发顶部约束更改。 我对这种类型的设置和动画都是以编程方式进行的相对较新，在花了一个小时之后，我被难住了。是因为我正在制作相对于另一个顶部约束的动画吗？如果它第一次工作，这有什么关系？即使隐
-
在Choco求解器中，在寻找解决方案可能需要太长时间的情况下，如何获得最接近的解决方案（满足迄今为止最多约束的解决方案，但可能无法满足所有约束）？ 例如，如果我在运行模型的中间。getSolver（）。solve（）是一个解决方案，我已经决定，尽管找不到解决方案，但它需要足够长的时间，我如何才能输出到目前为止最接近的解决方案？