一种基于环切割的约束满足问题求解算法

该文首先给出一种无环约束满足问题的无回溯搜索算法Tree_Search,然后将环切割思想嵌入到目前最流行的MAC3 rm算法中,给出一种新算法CCS.CCS将原回溯搜索过程分为两部分:第1部分通过回溯搜索求解环切割集中变量,将原问题化简成一个满足弧相容的无环问题;第2部分通过无回溯的Tree_Search算法求解化简后的无环问题,改进了MAC3rm算法.证明了MAC3rm算法在环切割集上求得的局部解一定可以扩展为一个全局解,并且如果原问题无解,则MAC3rm算法在环切割集上找不到局部解.实验结果显示,CCS的效率在大多数情况下高于MAC3rm.在求解随机问题相变阶段的测试用例时,CCS的效率最高可以达到MAC3rm的140倍.Benchmark中几组问题的测试结果显示,CCS在整体上效率高于MAC,最高可以达到MAC3rm的100倍以上.

基于深度优先遍历算法-回溯算法的公交网络限时免费换乘优化模型求解

基于青岛市"限时免费换乘"政策理念,建立费用与时间、换乘次数的关系模型,采用深度优先遍历与回溯相结合的算法,寻找限定时间内最短时间与超限时条件下最低费用路径,给出起讫点间的最优路径方案。结合车站智能诱导发布平台对算法进行验证。运行结果表明,DFS-回溯算法在数据规模较大的情况下,比蚁群等全局搜索算法效率高,可既快又准地找到最优路线;基于该算法的最佳路径模型方案,可准确的为乘客提供最大选择便利性,实现公共交通资源利用最大化。

值域增长约束满足问题的无回溯与随机行走策略的算法复杂性分析

值域增长的约束满足问题模型是计算复杂性理论中一类重要的实际问题模型,针对解决这类问题的算法研究仍然很少。通过研究RB模型这一典型的值域增长约束满足问题,发现当问题规模很大时,无回溯策略比随机行走策略更加有效。这与典型的值域确定的约束满足问题如SAT问题不同,是值域增长的约束满足问题所特有的性质。通过实验研究了两种策略的表现,并进一步对两种策略的表现进行了分析。

无重叠生成文法的一义可解析性及图林等价性

为了实现有效的文法解析,定义了一种生成规则受限的短语结构文法,称为无重叠生成文法。证明了该类文法的任何语言句子都可以被无回朔无失败地解析。尽管该类文法的生成规则受到很大的限制,但这种文法的生成能力仍然和图灵机等同。

一种值域增长约束满足问题上无回溯算法的分析

本文研究一种值域增长的约束满足问题模型,称做RA模型.发现无回溯算法在其约束密度较小时(比如对某些参数的模型其密度为满足相变点的25%)解出概率趋于1,能解出时的时间复杂度为多项式时间.