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部分MaxSAT的新局部搜索方法。 (英语) Zbl 1386.68152号

摘要:最大可满足性(MaxSAT)是可满足性问题(SAT)的优化版本。部分最大可满足性(PMS)是MaxSAT的推广,它涉及硬子句和软子句,具有重要的现实应用。局部搜索是解决SAT和MaxSAT问题的一种流行方法,并在这两个问题上取得了巨大成功。然而,遗憾的是,PMS的局部搜索算法并没有从SAT和MaxSAT的局部搜索技术中获得太多好处,这主要是因为它同时包含硬子句和软子句。这一特性使得为PMS设计高效的局部搜索算法变得更具挑战性,这可能是十多年来该方向停滞的原因。{}在本文中,我们提出了一些新的PMS局部搜索思路,主要依赖于硬子句和软子句的区分。前三种思想,包括硬子句加权、硬评分和软评分分离,以及基于硬评分和软评分的变量选择启发式算法,用于开发PMS的局部搜索算法Dist,用于改进工业实例上的Dist,从而产生DistUP算法。{}通过对2014年MaxSAT评估中所有PMS基准的实验评估,我们的解决方案和想法的有效性得到了证明。根据我们的实验结果,Dist在所有基准上都比以前的本地搜索求解器有了显著的改进。我们还将我们的解算器与最先进的完整PMS解算器和最先进的组合解算器进行了比较,结果表明,我们的解算器在随机和精心编制的实例中表现更好,但在工业实例中表现更差。Dist在2014年MaxSAT评估的不完全解算器轨道中赢得了所有随机和精心编制的PMS和加权PMS类别,这也证实了Dist的良好表现。

MSC公司:

68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
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全文: 内政部

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