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CP-SAT
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新的CP-SAT框架应对复杂的劳动力调度挑战
研究人员开发了CP-WSP，一个使用CP-SAT的新声明式框架，用于解决复杂的劳动力调度问题。该框架强制执行14个硬约束并优化15个软目标，与以前的方法相比，提供了更高的可配置性并能处理更复杂的调度场景。它支持强制休息调度、基于清晰度加权的公平工作量分配以及多粒度时间分辨率等功能，并在INRC-II基准和合成配置上进行了评估。
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LLM通过自动形式化实现鲁棒的异步规划
研究人员开发了一种新方法，使大型语言模型（LLM）能够处理复杂、异步的规划任务。他们的方法是将任务翻译成一种形式化语言供外部求解器使用，而不是让LLM直接生成动作序列。这种自动形式化技术，特别是使用CP-SAT求解器，在包含多达100个动作的基准测试中，与PDDL2.1或直接LLM规划等传统方法相比，显示出显著更高的规划准确性。
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混合CDCL与CP-SAT架构加速设施布局优化
研究人员开发了一种结合了冲突驱动子句学习（CDCL）和CP-SAT求解器的混合架构，以加速离散设施布局优化。虽然CDCL擅长快速找到高度约束问题的可行解，但它在优化目标方面存在困难。新方法使用CDCL生成可行性提示，然后将其输入CP-SAT优化器，从而显著加快找到最优解的过程。