基于TNM的SAT局部搜索行為統(tǒng)計(jì)分析與行為環(huán)控制策略.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、可滿(mǎn)足性問(wèn)題(Satisfiability problem問(wèn)題,簡(jiǎn)稱(chēng) SAT問(wèn)題)是第一個(gè)被證明的NPC(Non-deterministic Polynomial Complete)問(wèn)題,它是計(jì)算復(fù)雜性理論的奠基石,是計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能領(lǐng)域具有基礎(chǔ)性的重要問(wèn)題。同時(shí),SAT問(wèn)題在機(jī)器定理證明、VLSI超大規(guī)模集成電路設(shè)計(jì)與檢測(cè)、模型檢測(cè)、安全協(xié)議驗(yàn)證、任務(wù)規(guī)劃調(diào)度等問(wèn)題中有著廣泛地應(yīng)用。因此,對(duì)SAT問(wèn)題的高效求解算法的研究具有重要的

2、實(shí)用價(jià)值與理論意義。
  SAT問(wèn)題的求解算法大體上可以分為不完備算法和完備算法,相對(duì)于完備算法,不完備算法能在更短的時(shí)間內(nèi)求解更大規(guī)模的算例,雖然不保證一定能找到解,但是大部分情況下都能找到問(wèn)題的解。不完備算法當(dāng)中又以隨機(jī)局部搜索算法SLS(Stochastic Local Search)求解效率最高。TNM(Two Noise Mechanism)算法是典型的隨機(jī)局部搜索算法,在選擇翻轉(zhuǎn)變?cè)獣r(shí)利用到了翻轉(zhuǎn)過(guò)程中的歷史信息,同時(shí)

3、利用兩種噪聲機(jī)制使搜索過(guò)程跳出局部最優(yōu)。利用程序插樁技術(shù),建立數(shù)據(jù)庫(kù)并記錄搜索過(guò)程中的動(dòng)態(tài)行為信息,對(duì)翻轉(zhuǎn)事件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)TNM算法會(huì)出現(xiàn)在一段時(shí)間內(nèi)先后選擇多個(gè)不同變?cè)B續(xù)翻轉(zhuǎn)的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象使搜索過(guò)程產(chǎn)生行為環(huán),降低了搜索效率。因此提出新的控制策略避免環(huán)的出現(xiàn),將這種策略應(yīng)用到TNM算法中,形成新的隨機(jī)局部搜索算法TNM+。
  使用 TNM算法和 TNM+算法對(duì)不同類(lèi)型的算例進(jìn)行求解,對(duì)比它們的求解速度(包括平均翻轉(zhuǎn)次

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