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约束满足问题是人工智能中一个重要的研究方向，近年来，对动态变化的约束满足问题的研究逐渐成为该领域的热点．在目前该领域最流行的LC算法基础上，引入禁忌搜索策略，提出了一个基于最小冲突修补的算法Tabu—LC．算法在每次冲突调整时将所有冲突变量看成一个整体，并采用分支定界搜索策略求解冲突变量组成的子问题，极大地提高了求解效率．同时，在约束求解系统“明月1．0”架构下给出了算法的具体实现，并针对大量随机问题进行了对比实验．结果表明，Tabu—LC算法在求解效率和解的质量上都明显优于LC算法．