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为什么使用 constraint programming求解器？我的理解是，经典的约束编程从不可行(可能是空的)解决方案开始，传播约束以缩小变量的范围，直到达到静止状态，然后做出决定。然后它再次迭代，直到解决问题，或者如果到达死胡同则回溯(想想数独)。
在进行小扰动时，需要哪些能力(传播、回溯)？
最佳答案
有两个原因。
1) 初始解决方案启发式是快速 LS 启发式搜索和标准约束规划搜索的组合。
2)整个本地搜索实现建立在传统约束规划求解器之上，并使用约束和传播器来验证解决方案并完成它们。
关于optimization - 为什么从可行解决方案开始的 ORTOOLS 引导局部搜索被视为约束规划？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/57842656/
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