沃克托

GSAT和WalkSat是求解布尔可满足性问题的局部搜索算法。这两种算法都适用于公式中的或已转换成合取范式的公式。它们是通过给每个变量分配一个随机值来开始的。如果赋值满足所有子句,则算法终止,返回赋值。否则,变量被翻转,然后重复上述,直到满足所有子句为止。WalkSAT和GSAT在选择哪一个变量翻转的方法上有所不同。GSAT使新任务中不满足子句的数目最小化,或以某些概率随机抽取变量。WalkSAT首先选择一个不满足当前赋值的子句,然后翻转该子句中的变量。子句通常是在不满意的子句中随机抽取的。通常选择的变量,将导致以前满足的子句变得不满足的概率,有一些随机抽取一个变量的概率。当随机选取时,WalkSAT至少保证了在当前不正确的赋值的子句中变量数的一个。当选择猜测为最优变量时,WalkSAT必须比GSAT做更少的计算,因为它考虑的可能性较小。来源HTTP://E.WiKiTo.Org/Wik/WalkSAT


ZBMaCT中的参考文献(202篇文章中引用)

显示结果1至20的202。
按年份排序(引文
  1. 德米恩,Erik D.;Fekete,S·N.N.O.P.Keldiic,菲利浦;梅耶,亨克;Scheffer,克里斯汀:协调运动规划:重新配置一组有界伸展的标记机器人(2019)
  2. 贝尔纳迪尼,萨拉;Fagnani,法比奥;史米斯,David E.:从提升的时间规划域中提取互斥不变量(2018)
  3. GNAD,丹尼尔;霍夫曼,Jo.Rg:星型拓扑解耦状态空间搜索(2018)
  4. Marques Silva,Joao;马利克,撒拉德:命题SAT求解(2018)
  5. Fotakis,Dimitris;卡波里斯,Alexis C.;Lianeas,丹西斯;Spirakis,Paul G.:解决随机网络中的Bress悖论(2017)
  6. 哈特,弗兰克;林道尔,马吕斯;Balint,阿德里安;贝利斯,山姆;HoOS,霍格尔;Pig,Y:可配置的SAT求解器挑战(CSSC)(2017)
  7. Karapetyan,丹尼尔;Punn嫩,Abraham P.;帕克斯,Andrew J.:二部布尔二次规划问题的马尔可夫链方法(2017)
  8. PAES,Aline;Zaverucha,格尔森;Costa,Vior Stotos:利用随机局部搜索技术修改一阶逻辑理论的例子(2017)
  9. Steinmetz,Marcel;霍夫曼,Jo.Rg:状态空间搜索NOGOLD学习:规划中关键路径死端检测器的在线细化(2017)
  10. SuryNek,帕维尔:基于时间展开图的合作路径寻优完工时间最优解的命题编码(2017)
  11. 王,Jinyan;尹,明浩;吴,Jingli:模型计数的两种近似算法(2017)
  12. 丹尼尔,Twitto,Yochai:随机MAX(R)-SAT的归一化自相关长度收敛于((1-1/2 ^ R)/R)(2016)。
  13. Bischl、贝尔恩德、Kerschke、Pascal、Kotthoff、拉尔斯、林道尔、Pig、Oy、y、Fr E'Cheta、亚历山大、HoOS、Y.、Hoter、Y.、Y、Y、Y、Y、VaSoRoRon、Y::算法选择的基准库(2016)
  14. TrISKA,Markus:SWI PROlog(系统描述)的布尔约束求解器(2016)
  15. Douglass,亚当;金,Andrew D.;雷蒙德,杰克:用量子退火器构造SAT滤波器(2015)
  16. 高,吉安;王,Jianan;尹,明浩:编译可满足性问题中相变的实验分析(2015)伊波尔特
  17. 瓦格纳,格伦;乔塞特,Howie:多机器人路径规划的三维扩展(2015)
  18. 王,Jinyan;尹,明浩;吴,Jingli:基于可拓规则的近似模型计数(2015)
  19. 安乔内,克劳迪奥;OcciPiTi,安娜丽萨;尼科西亚,GuuePepe:麦斯威尔Boltzmann和Boeer-爱因斯坦统计分布的可满足性(2014)
  20. Angiulli,法布里齐奥;Ben Eliyahu Zohary,瑞秋;Fassetti,法比奥;Palopoli,路易吉:关于一些CNF理论最小模型计算的可追踪性(2014)