[发明专利]用于搜索算法的受约束探索

说明书

背景

通过搜索算法可以解决包括计划、进度安排和结构在内的一大类问题，而该搜索算法则是定义如何为问题的解来探索问题空间或“搜索空间”的算法。例如，通过搜索算法，可以解决寻找适于具有不同属性、不同连接的多种计算机系统的网络拓扑。另一个问题的实例是为满足不同需要的一组资源来确定合适的调度，在这其中使用搜索算法可能会有用。

通常，用于解决这些问题的方法可以分类为确定性方法或非确定性方法。确定性方法包括被定义明确且有顺序的一组步骤，这些步骤可以对搜索空间执行高效探索以找出解。相反地，非确定性方法探索搜索空间的方式可能不仅仅取决于输入和当前状态，并且其搜索路径无法完全预知。对于许多问题而言，不存在高效的确定性方法，并且用于解决特定问题的最适合的可能方法是使用非确定性方法。

对于许多这类问题而言，无论所使用的搜索算法的性质如何，探索搜索空间都需要大量计算资源。加速搜索的常用方法是采用多个独立的计算资源，包括多核心的计算机处理器、带有多个处理器的计算机以及按许多不同方式组织起来的多个计算机。一些确定性算法支持使用多个计算资源——搜索空间可以被分为多个独立的子空间，每个子空间随后可由一个独立的计算资源进行探索。相反地，许多非确定性算法则难以按相同的方式来高效利用多个计算资源。例如，因为可能很难或者无法预知多种非确定性算法的最终搜索路径，即，在给定的开始搜索的状态下，可能很难或者无法确定将探索搜索空间的哪个部分，所以在开始非确定性搜索之前划分搜索空间可能无法确保探索的相异性。。

概述

为了向读者提供基本知识，下文中给出了本发明公开内容的简单概述。该概述不是本发明公开内容的扩展综述，也不对标识本发明的关键/核心要素或描绘本发明的范围。它的唯一目的在于作为稍后介绍的更详细说明的前奏，以简化形式介绍本文所公开的一些概念。

在此描述了旨在用于约束和引导搜索算法进行探索的方法和系统的各种技术和工艺。这些方法和系统有关搜索探索的一个应用是更有效地利用了多个独立的计算资源。

在此描述的示例性实施例使用多个进程来搜索将识别出结果的空间。一个或多个搜索进程通常会使用一个或多个划分准则将搜索空间区分为多个区域，该划分准则可被表示为基准搜索状态和基准搜索状态周围待搜索的距离的度量。取决于如何选择划分准则以及如何将划分准则分配给各个搜索进程，搜索拓扑和策略可以具有各种特征，并且可能具有重叠的搜索空间、不重叠的搜索空间或者两者的组合。在对搜索空间进行划分时，进程可以由协调或控制进程进行协调，而协调或控制进程可以是搜索进程之一或者是分开的控制进程。可选地，为了在搜索进程之间进行协调以划分搜索空间，搜索进程可以交换信息。在此描述的示例性实施例可以利用任何一种数值模型来估计候选的搜索状态，并可以利用任何一种策略，用于在区域内部选择搜索状态，直到定位出合适的状态和/或满足某些停止准则为止。

附图说明

图1是示例性概括操作流程的示意图，该流程包括由搜索算法探索搜索空间所执行的各种操作和所用的各种数据。

图2是使用一个或多个搜索算法的实例来探索搜索空间的示例性概括系统的示意图。

图3是示例性概括操作流程的示意图，该流程包括被执行以使用搜索算法探索搜索空间的各种操作，而不含集中的划分代理或逻辑。

图4是一系统的示例性概括表示的图示，该图示通过示出将一个搜索空间划分为两个搜索空间来说明多种可能的搜索拓扑之一。

图5是一系统的示例性概括表示的图示，该图示说明了通过使用新的划分准则，一搜索如何随时间而改变。

图6是一系统的示例性概括表示的图示，该图示说明了将一个搜索空间分成三个搜索空间的许多可能分隔之一。

图7是一系统的示例性概括表示的图示，该图示说明了分成两个搜索空间的分隔，其中基准状态不同并且其中各搜索空间没有涵盖总搜索空间的全部。

图8是一系统的示例性概括表示的图示，该图示说明了分成两个搜索空间的分隔，其中基准状态不同并且其所得的搜索空间重叠。

图9是一系统的示例性概括表示的图示，该图示说明了分成三个搜索空间的分隔，其中使用包含多个基准状态和距离约束的划分准则来定义第三搜索空间。

图10是计算设备的一个可能的基本实现的图示。

具体实施方式

转向图1，其中显示出示例性概括操作流程100，操作流程100包括通过搜索算法探索搜索空间而可被执行的各种操作以及可被使用的各种数据。给定一些状态数据110，以及诸如停止准则122和划分准则118之类的其它数据，操作流程100通过估计模型和识别新状态来探索搜索空间。