影响搜索注释在 MiniZinc 中有什么作用？
What does the impact search annotation do in MiniZinc?
在MiniZinc中可以使用search annotation impact，官网解释如下：
annotation impact
Choose the variable with the highest impact so far during the search
这在实践中意味着什么？影响最大的是什么？这是怎么计算的？
要理解基于 impact 的变量 selection，您必须理解 first_fail。在约束规划中，我们通常希望首先解决最难的 sub-problem，如果找不到解决方案，则很快就会失败。 first_fail 的问题是它没有考虑变量所涉及的约束的数量，更多的是表明对变量 "harder" 的决定，或者选择对该变量在 search-tree.
的其他部分
作为旁注，dom_w_deg 可以看作是 first_fail 和 impact 之间的折衷，其中考虑了约束条件，但过去的决定不是。
impact 变量 selection 应该是对 first_fail 的改进，其中不仅考虑了域大小，还考虑了它涉及的约束以及有多少 "impact"历史选择了。考虑到所有这些信息，影响最大的变量预计是最难分配正确值的变量。
如您所见，MiniZinc 没有提供必须如何选择变量的确切规范。 select 适合求解器的启发式由求解器实现者决定。请注意，很难提供精确的启发式指南，因为它在很大程度上取决于求解器如何跟踪其变量和约束。
关于基于影响的启发式方法的可能实现的想法，我建议阅读 Marco Correia 和 Pedro Barahona 的论文 "On the Efficiency of Impact Based Heuristics"。您还可以检查您的特定 MiniZinc/FlatZinc 求解器是否实现了启发式算法。
在MiniZinc中可以使用search annotation impact，官网解释如下：
annotation impact
Choose the variable with the highest impact so far during the search
这在实践中意味着什么？影响最大的是什么？这是怎么计算的？
要理解基于 impact 的变量 selection，您必须理解 first_fail。在约束规划中，我们通常希望首先解决最难的 sub-problem，如果找不到解决方案，则很快就会失败。 first_fail 的问题是它没有考虑变量所涉及的约束的数量，更多的是表明对变量 "harder" 的决定，或者选择对该变量在 search-tree.
作为旁注，dom_w_deg 可以看作是 first_fail 和 impact 之间的折衷，其中考虑了约束条件，但过去的决定不是。
impact 变量 selection 应该是对 first_fail 的改进，其中不仅考虑了域大小，还考虑了它涉及的约束以及有多少 "impact"历史选择了。考虑到所有这些信息，影响最大的变量预计是最难分配正确值的变量。
如您所见，MiniZinc 没有提供必须如何选择变量的确切规范。 select 适合求解器的启发式由求解器实现者决定。请注意，很难提供精确的启发式指南，因为它在很大程度上取决于求解器如何跟踪其变量和约束。
关于基于影响的启发式方法的可能实现的想法，我建议阅读 Marco Correia 和 Pedro Barahona 的论文 "On the Efficiency of Impact Based Heuristics"。您还可以检查您的特定 MiniZinc/FlatZinc 求解器是否实现了启发式算法。