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启发式是约束满足问题领域的重要研究课题，有效的启发式方法可以极大地提高问题的求解效率.在求解约束满足问题时，发现变量实例化失败次数与值实例化成功次数反映了变量和值与已实例化集合之间的关系，将实例化次数加以利用可以对问题求解效率有很大的影响.据此，提出了实例化次数的权值统计方法，并将其与现有启发式方法相结合，提出了实例化次数启发式及其相应的约束求解算法MAC_Try，并证明了其在一个分支上的最坏时间复杂度是O（ned3）.大量实验结果表明，新的MAC_Try方法在求解效率上明显优于国际上流行的MAC3rm方