Local repair: 每个CSP计算从解决部分问题之前的修复与Local search 。局部搜寻不约束 。
Constraint recording: 新的约束是定义在每一阶段的搜寻代表学习群决策不一致 。在这些约束进行了新的CSP问题 。
灵活的CSPs经典的CSPs处理约束很严格，意味着强制的 (每一解决方案必须满足所有问题) 并且刻板的 (意味着,以至于他们必须被完全满足,否则他们是完全违反了) 。灵活的 CSPs 放宽假设, 部分的放宽限制对不遵循的的也一样解决问题 。这类似于preference-based planning. 一些类型的灵活 CSPs 包括:MAX-CSP， 在那里有好些约束允许受侵犯的质量,并通过测量方法多少满意的约束 。
加权 CSP，使每一个MAX-CSP违反约束加权根据预定义的偏好 。因此,更重要的是满足约束的优先考虑 。
CSP模糊的约束关係，在这种情况下约束满足是变数的连续函式，从完全满足到完全不满足 。

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