Скачать или смотреть Bài toán Thỏa mãn Ràng buộc

Trong video này, mình tóm tắt và giải thích *Bài toán Thỏa mãn Ràng buộc (Constraint Satisfaction Problems – CSP)* và các giải thuật kinh điển để giải CSP trong Trí tuệ Nhân tạo.

🎯 Nội dung chính

• CSP là gì?
– Tập biến (variables)
– Miền giá trị (domains)
– Ràng buộc (constraints)
– Vì sao mô hình hoá bài toán dưới dạng CSP lại mạnh và “sạch”?

• Các ví dụ điển hình
– Tô màu bản đồ
– Lập lịch / scheduling
– Một số bài toán phân công, sắp xếp

• Backtracking Search cho CSP
– Tìm kiếm quay lui như DFS có kiểm tra ràng buộc
– Heuristic chọn biến:
• MRV (Minimum Remaining Values)
• Degree heuristic
– Heuristic chọn giá trị:
• LCV (Least Constraining Value)

• Suy luận ràng buộc (Constraint propagation)
– Forward Checking: loại trước các giá trị không hợp lệ
– Arc Consistency (AC-3): làm cho mọi cung đều nhất quán

• Local Search cho CSP
– Min-Conflicts: bắt đầu từ gán đầy đủ, rồi giảm dần số ràng buộc bị vi phạm
– Rất hiệu quả cho những bài lớn như N-queens kích thước lớn

• Khai thác cấu trúc bài toán
– CSP dạng cây (tree-structured)
– Decomposition / phân rã bài toán

⚠️ Lưu ý:
– Phần tóm tắt & dàn ý nội dung được tạo với sự hỗ trợ của **Google NotebookLM**, sau đó mình chỉnh sửa lại cho dễ hiểu và gần với cách học/ôn thi của sinh viên.
– Đây chỉ là video hỗ trợ học tập; nếu bạn cần độ chính xác tuyệt đối cho bài kiểm tra/bài tập lớn, hãy luôn đối chiếu lại slide và giáo trình.

🔎 Hashtags:
#notebooklm #AI #CSP #ConstraintSatisfaction #ArcConsistency #ForwardChecking #Backtracking #MinConflicts #ArtificialIntelligence #StudyAI #HocsinhSinhvien