Walksat公司

GSAT和WalkSat是解决布尔可满足性问题的局部搜索算法。这两种算法都适用于已转换为合取范式的公式。它们首先给每个变量分配一个随机值。如果赋值满足所有子句,则算法终止,返回赋值。否则,将翻转一个变量,然后重复上述操作,直到满足所有子句。WalkSAT和GSAT在选择要翻转的变量的方法上有所不同。GSAT会做出改变,使新赋值中不满足的子句数量最小化,或者以某种概率随机选择一个变量。WalkSAT首先选择当前赋值不满足的子句,然后在该子句中翻转一个变量。该条款通常是在不满意的条款中随机挑选出来的。通常会选择变量,这将导致最少的先前满足的子句变得不满足,并且有一定的概率随机选择其中一个变量。当随机选择时,WalkSAT被保证在修正当前错误赋值的子句中至少有一个变量的机会。当选择一个猜测的最佳变量时,WalkSAT需要比GSAT做更少的计算,因为它考虑的可能性更少。(资料来源:http://en.wikipedia.org/wiki/WalkSAT)


zbMATH中的参考文献(参考文献209篇)

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  3. 卞正兵;楚达克,费边;麦克雷迪,威廉;罗伊,艾丹;塞巴斯蒂安尼,罗伯托;Varotti,Stefano:用量子退火器求解SAT(和MaxSAT):基础、编码和初步结果(2020)
  4. 易卜拉欣,穆罕默德·哈姆扎;朋友,克里斯托弗;Pesant,Gilles:利用集群主干改善统计关系模型中的映射推断(2020)
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  8. 莎拉,贝尔纳迪尼;法尼,法比奥;Smith,David E.:从提升的时间规划域中提取互斥不变量(2018)
  9. 尼德,但以理;霍夫曼,Jörg:星型拓扑解耦状态空间搜索(2018)
  10. 席尔瓦侯爵,乔奥;Malik,Sharad:命题SAT解决(2018)
  11. 张月玲;张敏;普格光;宋、赋;李建文:走向骨干计算:一种贪婪的白化方法(2018)
  12. 福塔基斯,迪米特里斯;卡波里斯,亚历克西斯·C。;藤本,塔那西;Spirakis,Paul G.:解决随机网络中的Braess悖论(2017)
  13. 赫特,弗兰克;林道尔,马吕斯;巴林特,阿德里安;贝利斯,萨姆;霍斯,霍尔格;凯文·莱顿·布朗:可配置SAT解算器挑战赛(CSSC)(2017)
  14. 丹尼尔,卡拉佩提扬;普宁,亚伯拉罕P。;Parkes,Andrew J.:二部布尔二次规划问题的马尔可夫链方法(2017)
  15. 帕斯,阿林;扎维鲁卡,格森;Santos Costa,Vítor:关于使用随机局部搜索技术从实例中修正一阶逻辑理论(2017)
  16. 斯坦梅茨,马塞尔;Hoffmann,Jörg:状态空间搜索nogood learning:规划中关键路径死端检测器的在线优化(2017)
  17. Surynek,Pavel:基于时间扩展图的协同寻径优化求解命题编码(2017)
  18. 王金燕;尹明浩;吴敬礼:模型计数的两种近似算法(2017)
  19. 伯兰,但以理;Twitto,Yochai:随机最大(r)-Sat的归一化自相关长度以概率收敛到((1-1/2^r)/r)(2016)
  20. 比什尔,伯纳德;科施克,帕斯卡;考特霍夫,拉尔斯;林道尔,马吕斯;马利茨基,尤里;弗雷谢特,亚历山德拉;霍斯,霍尔格;赫特,弗兰克;凯文·莱顿·布朗;蒂尔尼,凯文;Vanschoren,Joaquin:ASlib:算法选择的基准库(2016)

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