随机k-SAT问题的回溯算法分析

通过研究搜索树的平均节点数 ,分析了回溯算法求解随机 k- SAT问题的平均复杂性 ,结果表明 :找到实例所有的解或证明其无解所需的平均节点数随变量数 n的增加而指数增长 ;随着 r(子句数 /变量数 )的增大 ,求解将变得越来越容易 ,而且当 r趋近于无穷大时 ,以 n为指数 ,平均节点数的底数将无限地趋近于 1.因此 ,尽管回溯算法求解随机 k- SAT问题具有指数的平均复杂性 ,但当 r充分大以后 ,许多实例的求解将变得非常容易 .

基于和声搜索算法求解组合优化问题

为了能够应用和声搜索算法(HSA)求解组合优化问题,基于HAS的三种操作的离散化实现提出了一种二进制和声搜索算法(BHSA),并将BHSA用于求解著名的k-可满足性(k-SAT)问题和0-1背包问题,通过与粒子群优化(BPSO)和遗传算法(GA)的实例计算对比验证了新算法的可行性与有效性。