Einf Hrung In Die Constraint Programmierung
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Einführung in die Constraint-Programmierung
Die Constraint-Programmierung liefert Methoden zur effizienten Modellierung von Systemen oder zur Lösung von Problemstellungen, bei denen nur unvollständige Informationen vorliegen (z.B. Entscheidungssysteme, Optimierungsprobleme, Analyse stochastischer Prozesse), sowie zur Lösung kombinatorischer Probleme (Ressourcenmanagement) oder auch bei der Entwicklung komplexer Deduktionssysteme. Dieses Lehrbuch gibt eine kompakte Einführung in die Constraint-Programmierung. Dabei werden neben allgemeinen theoretischen Grundlagen auch Sprachen, Methoden und Verfahren zur Modellierung und Lösung von Constraint-Problemen vorgestellt sowie deren Anwendungsfelder betrachtet und anhand typischer Beispiele wie Terminplanung, Finanzwesen, Optimierung, Simulation und Diagnose vergegenständlicht. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik im Hauptstudium. Es basiert auf einer einsemestrigen Vorlesung mit Übungen der Autoren.
Constraint-Programmierung
Das Buch gibt einen kompakten, aber umfassenden Überblick über das Problemlösen und Programmieren mit "Constraints" (Randbedingungen). Diese aktuelle Programmiermethodik ermöglicht es, Aufgaben direkt zu formulieren und effizient zu lösen. Sie gewinnt zusehends Bedeutung in Anwendungsbereichen wie Kombinatorische Suchprobleme (z.B. Zeitplanen, Layout-Optimierung), Berechnungen (Finanzanalyse), Simulation (Hardware-Verifikation) oder allgemein Schließen und Rechnen mit ungenauer oder unvollständiger Information (z.B. Kostenschätzung). Die theoretisch fundierte Darstellung mit Aufgaben und Anwendungsbeispielen aus der Praxis ist in der Lehre erprobt, aber auch für Forscher und Praktiker von Nutzen.
Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research
This book constitutes the proceedings of the 19th International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, CPAIOR 2022, which was held in Los Angeles, CA, USA, in June 2022.The 28 regular papers presented were carefully reviewed and selected from a total of 60 submissions. The conference program included a Master Class on the topic "Bridging the Gap between Machine Learning and Optimization”.