基于学习的GSAT算法
在GSAT算法的基础上,引进学习的概念,设计了一种新的SAT求解算法.用若干DIMAC的测试实例进行了仿真实验研究,比较了基于学习的GSAT算法与著名的Random Walk GSAT算法.结果表明两种算法对于随机SAT的实例比较有效,但对于Real-World SAT的实例性能较差.
作 者: 林智勇 郝志峰 刘海 作者单位: 华南理工大学应用数学系,广东广州,510640 刊 名: 华南理工大学学报(自然科学版) ISTIC EI PKU 英文刊名: JOURNAL OF SOUTH CHINA UNIVERSITY OF TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION) 年,卷(期): 2002 30(7) 分类号: O157 TP30 关键词: 可满足性问题 局部搜索 随机游走 加权 学习