基于重启策略的学习子句优化方法

以学习子句数据库优化为背景,在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想,在若干次重启后,根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniSAT原有的增长参数,尽可能靠近学习数据库中子句存储量的均衡点,从而使学习库的存储量尽可能达到Pareto最优.实验表明:所提的优化方法是有效的,并在随机SAT问题上胜过现有优化方法.该方法既不会因为学习数据库的子句过多而影响单元传播速度,也不会因为学习数据库中的子句过少而破坏学习的整体性.