blocks|key|3906659|text|如果你想得到一些随机的解决方案，大多数CP工具都支持使用随机启发式方法。例如，标准的Gecode分支器有这样的选项，例如整数变量的INT_VAR_RND和INT_VAL_RND。要每次都进行不同的搜索，请确保将种子设置为唯一的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3906660|请注意，使用随机启发式不会为您的分布提供任何保证。例如，您的问题可能只有两个解决方案，但几乎所有随机选择都可能导致其中一个解决方案给出一个非常不均匀的分布。|3906661|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

If what you want is to get some random solution, most CP tools have some support for using randomised heuristics. For example, the standard Gecode branchers have options for this, for example INT_VAR_RND and INT_VAL_RND for integer variables. To get a different search each time, make sure to set the seed uniquely.

Note that using random heuristics will not give you any guarantee of the distribution. For example, your problem might have only two solutions, but almost all random choices might lead to one of the solutions giving a very skewed distribution.

blocks|key|42982|text|您是否正在尝试进行Pareto+optimization+(又称多目标优化)，并让用户选择其中一个帕累托最优解决方案？|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|42983|​|42984|📷|atomic|42985|42986|通过简单地替换BestSolutionRecaller类，人们已经用Drools+Planner+(java，开源)做到了这一点。参见this+thread和this+thread。Planner+6.0或6.1将提供开箱即用的pareto支持。|42987|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://docs.jboss.org/drools/release/5.5.0.Final/drools-planner-docs/html_single/index.html#d0e3383|1|IMAGE|IMMUTABLE|imageUrl|https://ask.qcloudimg.com/http-save/yehe-900000/3e310e5b4a241d5b23ddacc7e3990a32.png|imageAlt|2|https://github.com/droolsjbpm/drools-planner/blob/master/drools-planner-core/src/main/java/org/drools/planner/core/bestsolution/BestSolutionRecaller.java|3|http://www.jboss.org/drools/drools-planner|4|http://drools.46999.n3.nabble.com/the-n-best-solutions-on-a-very-simple-test-case-td60618.html|5|http://drools.46999.n3.nabble.com/Finding-Multiple-Solutions-using-Drools-Planner-td1521246.html^0|9|J|0|0|0|0|1|1|0|0|7|K|2|Y|E|3|1V|B|4|27|B|5|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|17|8|@]|9|@$A|18|B|19|1|1A]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|1B|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|F|3|G|5|H|7|1C|8|@]|9|@$A|1D|B|1E|1|1F]]|C|$]]|$1|I|3|E|5|6|7|1G|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1H|8|@]|9|@$A|1I|B|1J|1|1K]|$A|1L|B|1M|1|1N]|$A|1O|B|1P|1|1Q]|$A|1R|B|1S|1|1T]]|C|$]]|$1|L|3|-4|5|6|7|1U|8|@]|9|@]|C|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|C|$R|S]]|T|$5|U|P|V|C|$W|X|Y|-4]]|Z|$5|O|P|Q|C|$R|10]]|11|$5|O|P|Q|C|$R|12]]|13|$5|O|P|Q|C|$R|14]]|15|$5|O|P|Q|C|$R|16]]]]

Are you trying to do <a href="http://docs.jboss.org/drools/release/5.5.0.Final/drools-planner-docs/html_single/index.html#d0e3383" rel="nofollow noreferrer">Pareto optimization</a> (aka multi-objective optimization) and let the user choose one of the pareto optimal solutions?

<img src="https://i.stack.imgur.com/GrS20.png" alt="pareto">

People have done this with <a href="http://www.jboss.org/drools/drools-planner" rel="nofollow noreferrer">Drools Planner</a> (java, open source) by simply replacing the <a href="https://github.com/droolsjbpm/drools-planner/blob/master/drools-planner-core/src/main/java/org/drools/planner/core/bestsolution/BestSolutionRecaller.java" rel="nofollow noreferrer">BestSolutionRecaller</a> class. See <a href="http://drools.46999.n3.nabble.com/the-n-best-solutions-on-a-very-simple-test-case-td60618.html" rel="nofollow noreferrer">this thread</a> and <a href="http://drools.46999.n3.nabble.com/Finding-Multiple-Solutions-using-Drools-Planner-td1521246.html" rel="nofollow noreferrer">this thread</a>. Planner 6.0 or 6.1 will provide out-of-the-box pareto support.

blocks|key|4387946|text|与Zayenz所说的类似，您可以使用标志-randomiseorder来尝试Minion。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|4387947|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://minion.sf.net/^0|K|F|12|6|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|N|8|@$9|O|A|P|B|C]]|D|@$9|Q|A|R|1|S]]|E|$]]|$1|F|3|-4|5|6|7|T|8|@]|D|@]|E|$]]]|G|$H|$5|I|J|K|E|$L|M]]]]

Similar to what Zayenz said, you can try <a href="http://minion.sf.net" rel="nofollow">Minion</a> with the flag <code>-randomiseorder</code>.

Hi i need a non deterministic constraint satisfaction problem tool, because i need different solutions with the same input of the problem. Someone knows about a tool with this characteristic?

I only know tools like Gecode (c++), Choco (Java) and Curry (Haskell) that i think work in deterministic way.

Non-deterministic CSP programming tool?

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您好，我需要一个非确定性的约束满足问题工具，因为我需要不同的解决方案与相同的问题输入。有人知道有这样一种工具吗？我只知道像Gecode (c++)，Choco (Java)和Curry (Haskell)这样的工具，我认为它们是以确定性的方式工作的。

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