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模拟退火与局部搜索启发式相结合的MAX-SAT算法

作者

上市的:
  • 努雷丁·布赫马拉

    (东南大学)

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最大可满足性问题的简单性及其在人工智能和计算科学各个领域的广泛适用性使其成为基本优化问题之一。这个NP-complete问题是指寻找满足布尔公式中最大子句数的变量赋值的任务。目前的共识是,由于Kernighan和Lin算法(以下简称KL),导致通用(随机)图划分的最佳解决方案的最佳启发式是可变深度搜索。它提出了一个有趣的想法,其基础是用搜索有利的动作序列来取代搜索一个有利的动作。本文针对最大可满足性问题引入了KL的一个自适应版本,并将其嵌入到模拟退火算法中。对基准实例的测试以及与最先进的求解器的比较量化了该方法的威力。

建议引用

  • 努雷丁·布赫马拉,2019年。"模拟退火与局部搜索启发式相结合的MAX-SAT算法,"启发式杂志,施普林格,第25卷(1),第47-69页,2月。
  • 手柄:RePEc:spr:joheur:v:25:y:2019:i:1:d:10.1007_s10732-018-9386-9
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    IDEAS上列出的参考文献

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    引用人:

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    最相关的项目

    这些是最常引用与本书相同作品的项目,也被与本书同样的作品引用。
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