Foreach查询时，源节点和目的节点被随机生成。我们可以看到，最大时间明显地与平均时间不同，这是由于在某些情况下分支和绑定剪枝的e-ciency很差。但是，thistechnique在大多数情况下都表现得很好，比如低平均时间选项卡。VIIIshows（即使n=877)。ACM杂志名称，卷。采用软约束逻辑编程的单播和组播QoS路由算法·41Nodes最小时间最大时间AVG。时间平均。平均成本。深度最大深度50±0s 0.45 s 0.1 s 17.54 3.04 7265 0.02 s 77.12 s 4.08 s 29.8 5.46 11877 0.5 s 40.05 s 4.89 s 37.72 6.72 14表八。有些执行通过ECLiPSe框架获得的ance统计数据（带有分支和绑定），在三个不同规模的网络（即50、265和1000个节点）上收集的ance统计数据。在每个网络上，我们执行了50个查询。对于多播情况，通过使用其他特殊约束来强制树的结构，也可以获得类似的性能结果：例如，通过将搜索树的宽度限制为查询中接收的多播数量，因为捕到更宽的树是无用的。此外，如果没有找到解决方案，问题可以被限制，然后一步一步地放松。例如，我们可以从搜索成本区间[0..35]中的一个解开始，然后，如果该区间中不包括bestsolution，则将该区间设置为[36.70]（依此类推，直到找到be st解）。请注意，由于分支定界技术的特点，我们以这种方式在保留所有信息的同时大大加快了搜索速度。由于bbmin(+goal，?cost,？opt ions）的可定制选项（即另一种用于执行分支绑定的cla）包括[F rom.t.o]区间参数，所以这种行为可以在ECLiPSe中重现。最后，我们认为ECLiPSe系统可以用来进一步提高性能，因为它可以改变分支绑定的参数，例如。通过改变策略后，发现解决方案[Apt和Wallace 2007]:继续搜索新发现的约束成本，重启或执行二分法后，通过s分裂剩余的成本范围安德烈斯开始搜索，以发现一个较低的子范围的解决方案。如果失败，程序重新将较高的子范围作为剩余成本范围，并再次拆分。此外，在树搜索的基础上增加局部搜索是可行的，并且可以进一步降低n-连接子的维数[Apt and Wa Llace2007].8.3.1。为了减少组播分布的节点邻域（W.R.T.给定的问题），可以实现的另一个步骤是包含描述网络拓扑结构（或部分拓扑结构）的程序事实。这样，就像在classicnetwork路由中一样，我们可以立即从搜索中删除未涉及的集群或出于策略原因我们不想穿越的集群。例如，我们可以在每个连接器中直接添加可到达的ASs列表：如果一个连接器允许我们到达{AS，AS，AS}但不能到达{AS，AS}，我们可以使用figurst列表作为链接到该连接器的附加路由信息（AIRepression constantnames）。如果查询中与接收者相关的ASs和给定连接器列表之间的交集为空，那么我们可以避免考虑connec torin搜索，因为它只会到达没有兴趣的DES。图中给出了这种行为的gra实例。17.显然，可以采用其他分层分区来代替大型分区：例如，如果我们必须处理一个小型部门网络，我们可以考虑简单的子网络。考虑到scale-fr ee网络（参见第7.1节），对于hub节点，即networkACM Journal Name,Vol.V,No.N,20YY.42·Stefano Bistarelli et al.A1A2A4A3A5ABASA6{A1,A2,A4}{A3,A5,A6}L1L3L2FIG。17.

路由信息可以添加到link子句中以避免部分网络（例如，如果目的地是A，则可以避免Llink）。具有较高的de gree：这些节点将许多独立的网络连接在一起，因此我们可以避免查询未触及的分支。这种松弛可以很容易地在CIAO Prolog中编程，使用术语列表（表示1-连接器到达的ASs列表）、union predicate（连接1-连接器的列表）和nd DI-ERENCE谓词来检查查询和获得的N-连接器的AS列表是否有非空交集（否则connectoris在建议的查询中使用较少）。结论：提出了一种结合gr、APH/Hypergraph和SCLP编程来表示和解决单播/组播QoS路由问题的方法：（1）用这种方法找到的最佳路径对应于将多媒体内容从源端分发到唯一接收端的最佳单播路由；ii）与或图上的最佳组播树也是最优组播树，因为它与所有r组播者的最佳组播分布树相一致。最佳路径/树优化关于QoS perfo rmance的目标，例如。最小化全局带宽消耗或减少时延，并能同时满足constraintson这些度量值。C-半环的结构定义了代数ic框架来建模链路的代价，而SCLP框架以声明的方式描述并解决了SCSP问题。由于所有不同的准则都必须是最优的（弧的代价可能包括多个QoSmetric值），因此最优路径问题属于多准则问题类，即。它可能导致一个偏序问题。此外，我们还看到了如何处理基于模态的pro ble ms，将它们与偏好和拓扑路由规则联系起来。因此，本文提出的模型可以用于推理（和解决！）CBR，即一般意义上的NP-C omplete问题。今后，我们计划使用软并发约束编程(SCCP)来丰富这个框架[Bistarelli et al.为了处理路由设备和接收者之间的交互作用，因此，我们希望引入新的“软”操作（例如，约束的收回）来使通信的接收者保留的资源变得容易，引入约束存储的非单调演化（classicalACM Journal Name,Vol.V,No.N,20YY.单播和多播QoS路由与软约束逻辑编程·43SCCP中不允许）。第二步应该包括用一些允许指定定时约束的简单原语进一步扩展SCCP框架[Bistarelliet al.2007年]。对于QoS的管理，以及对分布式或并发系统之间可能的交互进行建模时，时间关键的方面都是必不可少的。这些实体必须不断地对来自环境的输入做出反应，并以适当的方式行动。对我们的QoS框架的进一步扩展可以是引入概率度量s作为图链路的权重：我们可以将这个值作为该连接上丢包的概率，或者网络中两个节点之间存在连接的概率。在这种情况下，两个结点s p和v之间存在一条路径的全局概率取决于图中连接p和v的所有两条路径的概率。该问题由这些路径的概率组成来表示，这不容易用c-semir建模，但我们可以使用SEC中介绍的给出的赋值公式。2,其中C-半幂律的+算子是非幂等元。最后，我们将研究是否可以重新给出MST和ST-ALGOR ITHM中所用的算子（参见Sec。

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