SAT(Satisfiability)可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法(WalkSAT)、进化算法等启发式算...SAT(Satisfiability)可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法(WalkSAT)、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF(Con-jecture Normal Formula)权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT.展开更多
文摘SAT(Satisfiability)可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法(WalkSAT)、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF(Con-jecture Normal Formula)权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT.
