两种高效局部搜索算法求解RB模型实例

RB （revised B）模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型,提出两种高效的启发式局部搜索算法用于解决RB模型生成的大值域约束可满足问题。首先为基于权重指导搜索的W-MCH算法,该算法通过约束判断和违反约束数计分来进行搜索,并引入了基于约束违反概率的权重计算公式,根据其关联的约束权重进行修正,再对变量进行迭代调整。然后提出最小化值域的MDMCH算法,该算法通过记录违反约束和逐步消除已违反约束变量的启发式策略来减少搜索空间,并在最小化后的变量域内重新校准变量赋值,进而有效提高算法的收敛速度。此外,还提出了融入模拟退火策略的WSCH和MDSCH算法,这两种算法都能根据变量的表征特点对变量域进行针对性的搜索。实验结果表明,与多种启发式算法相比,这两种算法在精度与时间效率方面均呈现明显提升,在复杂难解的实例中能够提供高效的求解效率,验证了算法的有效性和优越性。     

可满足性模理论综述

可满足性模理论(SMT)是指判定一阶逻辑公式在特定背景理论下的可满足性问题。基于一阶逻辑的SMT相比SAT描述能力更强、抽象能力更高,能处理更加复杂的问题。SMT求解器在各个领域都有应用,已经成为重要的形式化验证引擎。目前,SMT已被广泛应用在人工智能、硬件RTL验证、自动化推理和软件工程等领域。根据近些年SMT的发展,首先阐述SMT基本知识和常见的背景理论;然后分析总结Eager方法、Lazy方法和DPLL(T)方法的实现流程,并进一步介绍主流求解器Z3、CVC5和MathSAT5的实现过程;接着介绍SMT的扩展问题#SMT、SMT应用在深度神经网络的SMTlayer方法和量子SMT求解器;最后对SMT的发展进行展望,并讨论其面临的挑战。