制約充足問題(CSP) python-constraint

制約充足問題(CSP)を解決するためには、専門的な制約充足プログラム(CSP)ソルバーやライブラリを使用することが一般的です。

PythonでCSPを解決するための有名なライブラリの一つはpython-constraintです。

以下に、python-constraintを使用してCSPを解決し、結果を分かりやすくグラフ化する例を示します。

まず、python-constraintをインストールします:

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pip install python-constraint

次に、CSPを解決する例を示します。

以下の例では、4つの変数(A、B、C、D)に対する制約を設定し、CSPソルバーを使用して解を見つけます。

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from constraint import *

# CSP問題のインスタンスを作成
problem = Problem()

# 変数を定義
problem.addVariable("A", [1, 2, 3])
problem.addVariable("B", [1, 2, 3])
problem.addVariable("C", [1, 2, 3])
problem.addVariable("D", [1, 2, 3])

# 制約を追加
def custom_constraint(a, b, c, d):
# 例の簡単な制約:A + B == C * D
return a + b == c * d

problem.addConstraint(custom_constraint, "ABCD")

# CSP問題を解く
solutions = problem.getSolutions()

# 結果を表示
for solution in solutions:
print(solution)

このコードでは、4つの変数とそれらに適用される制約を定義しています。

次に、problem.getSolutions()を呼び出すことで、CSPの解を取得できます。

[実行結果]

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{'A': 3, 'B': 3, 'C': 3, 'D': 2}
{'A': 3, 'B': 3, 'C': 2, 'D': 3}
{'A': 3, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 2}
{'A': 2, 'B': 2, 'C': 2, 'D': 2}
{'A': 2, 'B': 1, 'C': 3, 'D': 1}
{'A': 2, 'B': 1, 'C': 1, 'D': 3}
{'A': 1, 'B': 3, 'C': 2, 'D': 2}
{'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 1}
{'A': 1, 'B': 2, 'C': 1, 'D': 3}
{'A': 1, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 1}
{'A': 1, 'B': 1, 'C': 1, 'D': 2}

結果解説

上記の実行結果は、制約充足問題(CSP)の解のセットを表しています。

各解は変数A、B、C、およびDに対する値の組み合わせです。

例の簡単な制約 A + B == C * D を持つCSPを考えています。

以下は各解の詳細な説明です:

  1. {'A': 3, 'B': 3, 'C': 3, 'D': 2}:

    • A=3, B=3, C=3, D=2の組み合わせは制約を満たします。3 + 3 == 3 * 2 は成り立ちます。
  2. {'A': 3, 'B': 3, 'C': 2, 'D': 3}:

    • A=3, B=3, C=2, D=3の組み合わせも制約を満たします。3 + 3 == 2 * 3 は成り立ちます。
  3. {'A': 3, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 2}:

    • この組み合わせも制約を満たします。3 + 1 == 2 * 2 は成り立ちます。
  4. {'A': 2, 'B': 2, 'C': 2, 'D': 2}:

    • A、B、C、およびDがすべて2の場合、制約は満たされます。2 + 2 == 2 * 2 は成り立ちます。
  5. {'A': 2, 'B': 1, 'C': 3, 'D': 1}:

    • この組み合わせも制約を満たします。2 + 1 == 3 * 1 は成り立ちます。
  6. {'A': 2, 'B': 1, 'C': 1, 'D': 3}:

    • 別の組み合わせで制約が満たされます。2 + 1 == 1 * 3 は成り立ちます。
  7. {'A': 1, 'B': 3, 'C': 2, 'D': 2}:

    • A=1, B=3, C=2, D=2の組み合わせも制約を満たします。1 + 3 == 2 * 2 は成り立ちます。
  8. {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3, 'D': 1}:

    • この組み合わせも制約を満たします。1 + 2 == 3 * 1 は成り立ちます。
  9. {'A': 1, 'B': 2, 'C': 1, 'D': 3}:

    • 別の組み合わせで制約が満たされます。1 + 2 == 1 * 3 は成り立ちます。
  10. {'A': 1, 'B': 1, 'C': 2, 'D': 1}:

    • この組み合わせも制約を満たします。1 + 1 == 2 * 1 は成り立ちます。
  11. {'A': 1, 'B': 1, 'C': 1, 'D': 2}:

    • 最後の組み合わせでも制約が満たされます。1 + 1 == 1 * 2 は成り立ちます。

各解は、変数A、B、C、およびDに対する異なる値の割り当てを示し、制約 A + B == C * D を満たすことができることを示しています。

このように、CSPの解は制約を満たす変数の組み合わせを表します。