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求解#SMT问题的局部搜索算法被引量：2: 2016年; #SMT问题是SMT问题的扩展,它需要计算一阶逻辑公式F所有可满足解的个数.目前,该问题已被广泛应用于编译器优化、硬件设计、软件验证和自动化推理等领域.随着#SMT问题的广泛应用,设计可以求解较大规模#SMT实例的求解器亟待解决.基于以上原因,设计了一种求解较大规模#SMT实例的近似求解器——Vol Compute With Local Search.它在现有的#SMT精确求解算法的基础上加入差分进化算法,通过调用体积计算工具qhull,进而给出#SMT问题的近似解.算法采用群体规则减少体积计算的次数,差分进化方法快速地枚举各个有解的区域.另外,从理论上证明了Vol Compute With Local Search求解器可以得到精确解的下界,使其可以应用在软件测试等只需要知道问题下界的领域.实验结果表明:Vol Compute With Local Search求解器是稳定的、具有快速的求解能力,并在高维问题上具有很好的表现.; 周俊萍李睿智曾志勇殷明浩; 关键词：差分进化

求解MinSAT问题的加强式格局检测与子句加权算法被引量：2: 2018年; MaxSAT问题的研究已成为一个比较热门的研究领域,与MaxSAT问题相对的是MinSAT问题.MinSAT是SAT问题的另一种优化形式.与MaxSAT问题不同的是MinSAT问题需要找到一组赋值使得可满足的子句数目最少.在求解某些组合优化问题时,将其转化为MinSAT问题比转化为MaxSAT问题有着更快的速度,因此该文提出了一种求解MinSAT问题的加强式格局检测与子句加权局部搜索算法.该算法在随机行走算法的基础上融入了子句加权策略,并根据MinSAT问题本身的特征对格局检测策略进行了加强.加强式格局检测策略通过考查MinSAT问题中变量的环境信息可以减少局部搜索中的循环问题,以此提高局部搜索算法的性能.加强式格局检测策略是格局检测的一种加强.其对格局检测策略的加强主要体现在:当MinSAT问题的环境信息(即格局)发生变化时,仅该变量发生变化的赋值不一定能够作为候选解.只有当格局发生了变化并且格局的变化使得当前考查的子句由不可满足变为可满足时,仅该变量发生变化的赋值(翻转该变量的赋值)才可以作为候选解并向该候选进行解搜索.在局部搜索中,选择合适的变量翻转对提高算法的效率具有重要的意义.如果没有加强式格局检测,对于一般的局部搜索,在变量翻转的时候选择启发值一般是最高的.换言之当格局没有发生变化的时候也允许翻转,这就很可能直接导致上次刚刚翻转的变量又被翻转回来.通过限制只允许格局发生变化且格局的变化使得当前考查的子句由可满足变为不可满足的变量进行翻转,这就会避免上述情况,因此加强格局检测策略在整个搜索过程中都具有重要的意义.子句加权策略通过增加局部最优的代价,使得算法可以进一步找到隐藏在局部最优附近的更好的解,避免了在搜索过程中陷入局部最优.子句加权策略应用在MinSAT问题的基本思想是:对公式F�; 周俊萍任雪亮殷茜李睿智殷明浩; 关键词：局部搜索算法

最坏情况下X_2SAT问题的上界被引量：2: 2014年; 最坏情况下XSAT问题上界的研究已成为一个热门的研究领域.针对XSAT的泛化问题X2SAT提出了算法X2SAT-N,该算法首先利用简化算法Simplify对公式进行化简,然后通过分支树的方法对不同情况的子句进行分支.证明了该算法可以将X2SAT问题的时间复杂度由目前最好的O(1.451 1n)提高到O(1.420 3n),其中n为X2SAT公式中变量的数目.X2SAT问题实例的大小不仅依赖于变量的数目还依赖于公式的长度,时间复杂性是根据问题实例的大小所组成的函数计算所得.因此又提出了算法X2SAT-L,并从公式长度的角度证明了X2SAT问题在O(1.364 3l)时间上界内可解.; 周俊萍姜蕴晖殷明浩; 关键词：上界

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国家教育部博士点基金(20120043120017)

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