At-Most-One Constraints in Efficient Representations of Mutex Networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F20%3A00345316" target="_blank" >RIV/68407700:21240/20:00345316 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1109/ICTAI50040.2020.00036" target="_blank" >https://doi.org/10.1109/ICTAI50040.2020.00036</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICTAI50040.2020.00036" target="_blank" >10.1109/ICTAI50040.2020.00036</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

At-Most-One Constraints in Efficient Representations of Mutex Networks

Popis výsledku v původním jazyce

he At-Most-One (AMO) constraint is a special case of cardinality constraint that requires at most one variable from a set of Boolean variables to be set to TRUE . AMO is important for modeling problems as Boolean satisfiability (SAT) from domains where decision variables represent spatial or temporal placements of some objects that cannot share the same spatial or temporal slot. The AMO constraint can be used for more efficient representation and problem solving in mutex networks consisting of pair-wise mutual exclusions forbidding pairs of Boolean variable to be simultaneously TRUE.

Název v anglickém jazyce

At-Most-One Constraints in Efficient Representations of Mutex Networks

Popis výsledku anglicky

he At-Most-One (AMO) constraint is a special case of cardinality constraint that requires at most one variable from a set of Boolean variables to be set to TRUE . AMO is important for modeling problems as Boolean satisfiability (SAT) from domains where decision variables represent spatial or temporal placements of some objects that cannot share the same spatial or temporal slot. The AMO constraint can be used for more efficient representation and problem solving in mutex networks consisting of pair-wise mutual exclusions forbidding pairs of Boolean variable to be simultaneously TRUE.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

<a href="/cs/project/GA19-17966S" target="_blank" >GA19-17966S: intALG-MAPFg: Inteligentní algoritmy pro zobecněné varianty multi-agetního hledání cest</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceedings of the 32nd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence

ISBN

978-1-7281-9228-4

ISSN

2375-0197

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

170-177

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Los Alamitos

Místo konání akce

Virtualni

Datum konání akce

9. 11. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—