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CSP y Bases de Datos Restrictivas

  • Autores: C. del Valle, Rafael Martínez Gasca, M. T. Gómez, R. Ceballo
  • Localización: Inteligencia artificial: Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, ISSN-e 1988-3064, ISSN 1137-3601, Vol. 7, Nº. 20, 2003, págs. 151-163
  • Idioma: español
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  • Resumen
    • Las Bases de Datos Restrictivas se originaron ante la necesidad de representar de forma más compacta y modular datos de gran tamaño. De esta forma, y como medio para tratar datos continuos como es el caso de los espacio-temporales, se opto por tratar la información como restricciones almacenadas en una base de datos. Gracias a esta forma de tratar las restricciones, se facilita la construcción y el modelado de problemas de satisfacción de restricciones (CSP) y su posterior resolución. En este artículo, se realiza un recorrido por las distintas razones, metodologías y herramientas que han ayudado al desarrollo de las Bases de Datos Restrictivas. Junto a dicho estudio, se lleva a cabo un análisis de sus deficiencias y de los posibles aspectos a mejorar. Para aumentar la habilidad en la construcción de modelos, y ayudando a la resolución de problemas de satisfacción de restricciones (CSP), se ofrece una arquitectura de implementación modular, con las ventajas que eso conlleva. Para finalizar, se presenta un ejemplo que aclara las razones que han movido al desarrollo de nuestra propuesta.


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