Задача распространения ограничений состоит в присваивании каждой управляемой переменной некоторого значения таким образом, чтобы одновременно удовлетворялись все ограничения.

Во многих задачах структурного синтеза множество допустимых вариантов, задаваемое ограничениями и (или) , включает сравнительно малое число элементов, и в качестве результатов синтеза принимается любой из этих вариантов. Такое решение задачи часто выполняют с помощью метода распространения ограничений (Constraints Propagation).

Сущность этого метода заключается в сужении допустимых интервалов управляемых переменных с помощью учета (распространения) исходных ограничений на выходные параметры и .

Для пояснения метода рассмотрим простой пример. Пусть в задаче фигурируют три управляемых целочисленных переменных , , , заданы исходные интервалы допустимых значений этих переменных , , , а область определена ограничениями

(1)

(2)

Распространение ограничения (1) на интервал переменной приводит к уменьшению его верхней границы, так как , а с учетом ограничения (2) — к ее новой корректировке , так как , а также к увеличению нижних границ переменных и , так как решение неравенств и (2) дает , . Таким образом, получено сужение допустимой области , , .

Метод легко распространяется на задачи с нечисловыми параметрами. В этом случае вместо сокращения числовых интервалов уменьшают мощности допустимых подмножеств значений параметров.

Одним из практических приложений метода распространения ограничений является поиск допустимых вариантов в множестве синтезируемых структур при ограничениях на совместимость элементов структуры.

В общем случае сокращение списков выполняется в итерационном процессе до совпадения их содержимого на двух последних итерациях.

На базе метода распространения ограничений компанией ILOG создан программный комплекс оптимизации и синтеза проектных решений, состоящий из подсистем Solver, Configurator, Scheduler и др. Основной продукт - ILOG Solver. ILOG Solver поддерживает работу с целыми, вещественными, логическими и множественными перемен-ными и позволяет использовать линейные, нелинейные и логические ограничения. В ILOG Solver реализовано несколько эффективных алгоритмов поиска, включающих как стандартные стратегии (поиск в глубину, поиск сначала наилучшего), так и специализированные алгоритмы для задач удовлетворения ограничения над конечными областями .