基于硬件可编程逻辑的SAT求解算法研究与进展

布尔可满足性SAT问题作为第一个被证明的NP完全问题,是计算机理论与应用的核心问题,有着重要的应用价值,因此近年来涌现了各种各样SAT求解器。但是,SAT求解器的运算效率始终是影响其应用的关键因素,所以利用硬件的高性能与并行性来加速SAT求解过程已成为验证领域的一个研究热点。归纳总结了在SAT求解过程中,利用硬件现场可编程门逻辑FPGA的并行性和灵活性加速求解过程的各种算法研究,着重总结分析了应用型SAT求解器的加速策略。通过对各种方法的深入分析,指出它们的优缺点,为未来的研究提供了思路。     

交互更新模式的量子遗传算法的几何约束求解

目的针对传统量子遗传算法无法充分利用种群中未成熟个体信息的不足,提出了基于交互更新模式的量子遗传算法(IUMQGA)并应用于几何约束求解中。方法几何约束问题的约束方程组可转化为优化模型,因此约束求解问题可以转化为优化问题。采用将遗传算法与量子理论相结合的量子遗传算法,使用双串量子染色体结构,使用交互更新策略将遗传算法中的交叉操作利用量子门变换来实现,根据不同情况采用不同的交互更新策略。这里的交互,指的是两个个体进行信息交换的过程,该过程用以产生新的个体。这不仅增加了个体间信息的交换而且充分利用了种群中未成熟个体的信息,提高了算法的收敛速度。结果通过非线性方程实例和几何约束实例测试并与其他方法比较表明,基于交互更新模式的量子遗传算法求解几何约束问题具有更好的求解精度和求解速率。双圆外公切线问题实例中,IUMQGA算法比QGA算法稳定;单圆填充问题和双圆外公切线问题实例中,通过实验求得各变量的最优值与其相应的精确值的误差在1E-2以下。结论采用交互更新模式的量子遗传算法可以很好地求解几何约束问题。     

以计算思维能力培养为导向的C程序设计教学研究

计算思维近年来在计算机领域和教育领域备受关注,计算思维能力是每一个现代人必备的基本能力。以算法为核心的C程序设计是计算思维能力培养的最佳土壤,文章以系统方法的视角分别从课程目标、课程内容、教学方法、教学资源以及教学评价5方面深入探讨计算思维能力的培养问题,旨在为计算思维能力培养提供思路和建议。     

基于CAA技术的管系零件图开发与应用

在管系零件图应用方面,船厂一直采用第三方软件进行处理,效率和准确度都不高。本文针对该问题,利用CATIA软件的开发工具CATIACAA进行二次开发,研究开发与管系零件图相关的内容,填补了CATIA系统在管系零件图方面的空白,对船厂三维设计的深化和推广起到了较大的贡献。     

Excel迭代功能在水力计算中的应用

介绍了Excel的迭代功能,并应用于水力学公式求解,提出了直接迭代法、直接迭代加速法和隐式迭代法等3种应用Excel迭代功能进行水力计算的方法,并给出工程计算实例。     

土坡稳定Hasofer-Lind可靠度指标的计算方法

工程中较为常用的是Hasofer和Lind提出的不变二阶矩可靠度指标,可采用正交变换法、MonteCarlo法、优化等方法求解β值.使用优化方法求解Hasofer-Lind可靠度指标,避免了相关变量的独立变换以及求极限状态函数对基本变量的偏导数这两个问题.本文明确了Hasofer-Lind可靠度指标的物理意义,提出了H...     

符号执行中高语句覆盖率的路径调度

符号执行和约束求解相结合的软件测试方法采用深度优先搜索的路径调度算法会造成测试路径聚居性问题,实际软件中存在路径爆炸,使得采用该算法的测试语句覆盖率低下。提出一种新的PSHC路径调度算法。先将路径分为前缀和后缀两部分,每次测试总是试图寻找这样的路径,该路径与已存在的路径具有最短的相同前缀,并且包含尽可能多的尚未被访问过的基本块作为其后缀。基于Phoenix漏洞发掘工具的实验结果表明,PSHC算法可以迅速提高测试的语句覆盖率到100%,有效解决由于深度优先搜索的路径聚居性导致的测试代码的局部性问题,PSHC算法产生的路径数与循环深度无关,软件规模越大,该算法的表现越好。     

遗传算法在粗糙集性约简中的研究

遗传算法是模拟自然界生物进化过程和机制求解问题的一类自适应和自组织的人工智能技术,其基本思想是模拟自然界生物进化论和遗传机制而形成的一种过程搜索最优解的算法。由美国Michigan大学的Holland教授创建,来源于达尔文的进化论、孟德尔德的群体遗传学说和魏茨曼的物种选择学说。     

Excel中的滚动条窗体控件在价格定位中的应用

讨论有关Microsoft Excel中的滚动条(窗体控件)的应用。论述了应用滚动条(窗体控件)控制商品需求曲线中的价格的变化。通过价格和需求百分比计算商品的利润。由于价格的变化引起需求百分比的变化最终引起利润的变化。通过观察获得使利润最大化的价格,从而给商品确定价格。整个过程相当直观。最终可以通过Microsoft Excel中的另一个分析工具"规划求解"来证明观察结果的正确性。     

基于加载宏的线性规划问题求解

线性规划是运筹学的重要分支,应用十分广泛。本文介绍利用加载宏解决线性规划优化问题求解的详细方法和步骤。该方法可以减少求解线性规划问题的计算量,提高计算速度,并且方便实用。