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Generalization of Constraint Models in Constraint Acquisition
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内容提要
本研究提出了一种新方法GenCon，旨在解决约束获取中无法将单个约束泛化为参数化约束规范的局限性。该方法利用统计学习技术，为不同实例学习参数化约束模型，并生成高准确性的地面约束，展现出良好的鲁棒性和广泛的应用潜力。
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关键要点
- 约束获取（CA）旨在通过帮助用户建模来扩大约束编程的应用。
- 现有的CA方法存在一个重大缺陷：只能为特定问题实例学习单个约束，无法将其泛化为参数化约束规范。
- 本研究提出的新方法GenCon利用统计学习技术，能够为不同实例学习参数化约束模型。
- GenCon生成的地面约束具有较高的准确性，展现出良好的鲁棒性和广泛的应用潜力。
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