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综合馆
基于子句权重学习的求解SAT问题的遗传算法
  • 摘要

    该文提出了一种求解SAT问题的改进遗传算法(SAT-WAGA).SAT-WAGA算法有多个改进性特点:将SAT问题的结构信息量化为子句权重,增加了学习算子和判定早熟参数,学习算子能根据求解过程中的动态信息对子句权重进行调整,以便防止遗传进程的早熟,同时,算法还采用了最优染色体保存策略,防止进化过程的发散.该文最后描述了实现包括SAT-WAGA等多个算法的实验系统,对选择最佳早熟判定参数值给出了一些有效的建议.实验结果表明:与一般遗传算法相比,SAT-WAGA算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的改善.

  • 作者

    凌应标  吴向军  姜云飞  LING Ying-Biao  WU Xiang-Jun  JIANG Yun-Fei 

  • 作者单位

    中山大学信息科学与技术学院,广州,510275

  • 刊期

    2005年9期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    SAT问题  遗传算法  子句权重  早熟 

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3.233.215.231