JaCoP: Java Constraint Programming

Presentación del tema: "JaCoP: Java Constraint Programming"— Transcripción de la presentación:

1 JaCoP: Java Constraint Programming
Xavier Portilla Edo Luis Bernácer Sanchis

2 Introducción JaCoP es una librería Java, que permite modelar y resolver problemas con restricciones. Proporciona primitivas para definir dominios finitos, variables, restricciones y métodos de búsqueda. Descarga e instalación: Descargar de su página Para instalar, simplemente hay que importar el JaCoP-X.jar.

3 Introducción JaCoP ha sido desarrollado activamente desde el año 2001.
Fue creado por: Krzysztof Kuchcinski y Szymanek Radosla. Hay un número de personas que han contribuido al desarrollo JaCoP además de los desarrolladores principales. Ganó en 2011 la medalla de plata MiniZinc Challenge como resolutor de booleans. Posee una licencia GNU Affero GPL. Su propósito es declarar que el software cubierto por esta licencia es software libre y protegerlo de intentos de apropiación que restrinjan esas libertades a los usuarios. Si haces alguna modificación debes publicarlo.

4 Store Variables y restricciones se almacenan en un Store.
El Store tiene que ser creado antes de variables y de las restricciones. Store store = new Store();

5 Variables de dominio finito
IntVar x = new IntVar(store, "X", 1,100); Store donde lo incluyes. String identificativa. Máximo y mínimo posible de valores del dominio(1,100). También existen en JaCoP variables de dominio finito que tratan booleans: BooleanVar bv = new BooleanVar(s, "bv");

6 Conjuntos Set se define como un conjunto ordenado de números enteros y un dominio. SetVar s = new SetVar(store, "s", 1, 3); Store donde lo incluyes. String identificatibo. Maximo y minimo posible de conjunto (1,3).

7 Constraints JaCoP ofrece restricciones primitivas, como la igualdad, la desigualdad, así como las limitaciones lógicas y condicionales. También ofrece restricciones globales. Hacen referencia a los predicados en MiniZinc.

8 Constraints Aplicación store.impose( new XeqY(x1, x2));
O descompuesta: PrimitiveConstraint c = new XeqY(x1, x2); c.impose(store);

9 Primitive Constraints
JaCoP ofrece un conjunto de restricciones primitivas que incluyen: Operaciones aritméticas básicas (+, -, *, /). Relaciones básicas (=, !=, <, ≤,>, ≥).

10 Primitive Constraints

11 Logical and Conditional constraints
JACOP permite la utilización de constraints a partir de predicados lógicos:

12 Global Constraints Alldifferent
IntVar a = new IntVar(store, "a", 1, 3); IntVar b = new IntVar(store, "b", 1, 3); IntVar c = new IntVar(store, "c", 1, 3); IntVar[] v = {a, b, c}; Constraint ctr = new Alldifferent(v); store.impose(ctr);

13 Global Constraint Cumulative
IntVar[] o = {O1, ..., On}; IntVar[] d = {D1, ..., Dn}; IntVar[] r = {AR1, ..., ARn}; IntVar Limit = new IntVar(Store, "limit", 0, 10); Constraint ctr = Cumulative(o, d, r, Limit);

14 Global Constraints Count Circuit Element Distance Knapsack Regular
Geost Binpacking Diff2 Assignment Values Global cardinality NetworkFlow Max y Min

15 Set Constraints Se trata de restricciones sobre conjuntos.
SetVar s1 = new SetVar(store, "s1", 1, 3); SetVar s2 = new SetVar(store, "s1", 4, 6); SetVar s = new SetVar(store, "s", 1,10); Constraint c = new AunionBeqC(s1, s2, s);

16 Set Constraints

17 Búsqueda de la solución
Se elige el método de búsqueda que se desee para hallar la solución. Ejemplo: s = new DepthFirstSearch<TipoVariable>(); (primero en profundidad) Seguidamente se selecciona algunos parámetro que determinan la heurística del método de búsqueda seleccionado. A esto se le llaman Select. Ejemplo: select = new InputOrderSelect<tipoVariable>(store, variable , valor del domino a coger);

18 Búsqueda de la solución
Finalmente solo nos queda llamar al método labeling de nuestro algoritmo de búsqueda. Ejemplo: s.labeling(store, select); Este método imprime por pantalla una solución a parte de información adicional, como nodos expandidos, número de decisiones tomadas, etc… Este método devuelve true si se ha encontrado al menos alguna solución, false en caso contrario.

19 Ejemplo 1 Colorear un grafo no dirigido.

20 Ejemplo 2 El Problema de las n-reinas.
En JaCoP con 50 reinas tarda aproximadamente unos 156 ms. En MiniZinc lo tuvimos que parar a los 20 minutos de ejecución ya que aun no había encontrado ninguna solución.

21 Conclusiones Al ser una librería de Java, tenemos todas las prestaciones de éste lenguaje de programación. Tiene una sintaxis bastante sencilla de entender si tienes conocimientos básicos de lenguajes orientados a objetos y de lenguajes de restricciones. Es bastante veloz, al contrario que MiniZinc, pero no es tan rápido como otros lenguajes de restricciones o librerías, como Gecode o Comet.