基于子句权重学习的求解SAT问题的遗传算法

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．     

调查传播算法和蚁群算法相结合求解可满足性问题

布尔可满足性问题(Boolean Satisfiability Problem,SAT)是逻辑学的一个基本问题,也是NP-hard问题。调查传播算法(Survey Propagation,SP)是求解SAT的一种非常高效的算法,但SP在难解区域极易不收敛,或者出现错误赋值。将SP算法与蚁群算法结合,把SP算法得到的消息值应用到蚁群算法中来求解3-SAT问题,使用这些消息值引导蚁群算法求解,并在算法中加入高效的局部搜索。新算法对于SP算法不收敛的一些实例也能很快找到解。     

求解SAT问题的改进粒子群优化算法

利用限制哆公式的相关理论将可满足性问题（SAT）等价转换为定义在{0,1}^n上的多项式函数优化问题,并将二进制粒子群优化算法（BPSO）与局部爬山搜索策略相结合,给出了一种求解SAT问题的新算法：基于局部爬山搜索的改进二进制粒子群优化算法（简称IBPSO）．数值实验表明,对于随机产生的3-SAT问题测试实例,该算法的计算结果均优于著名的WalkSAT算法和SATI．3算法．     

基于改进蚁群算法的物流配送路径求解

蚁群算法是受自然界中蚁群觅食行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群搜索食物过程中基于信息素的最短路径的搜索策略.以及蚁群算法在VRP问题中的应用,给出了用于求解物流配送路径问题的蚁群算法.并针对蚁群算法在求解过程容易陷入局部最优的情况,提出了算法改进的措施.     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解车辆路径问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出了基于M ATLAB的蚁群算法在车辆路径问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行了局部优化,计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解车辆路径问题有较好的改进效果。     

改进的求解TSP问题文化蚁群优化方法

在文化算法基础上提出了一种改进的用于求解TSP问题的蚁群优化算法。改进算法采用新的双层进化机制对文化算法的种群空间与信念空间进行了重新设计,用最大最小蚁群系统（MMAS）构建种群空间,在信念空间中对当前最优解进行改进的3-OPT交叉变换操作,由于采用了这种双层进化机制,种群空间获得了更高的进化效率。通过仿真实验结果表明,改进算法比传统的蚁群算法（ACO）、文化蚁群算法（CACS）效果更好,收敛速度更快,精确度更高。     

蚁群算法求解旅行商问题综述*

蚁群优化是一种元启发式的随机搜索技术,是目前解决组合优化问题最有效的工具之一。旅行商问题（TSP）是一个典型的组合优化问题,易于描述却难于求解。在介绍了求解旅行商问题的三种经典的蚁群算法的基本原理后,着重分析了蚁群算法的发展现状,总结出蚁群算法发展的五个方向,即基于局部优化算法的蚁群算法、对路径上的信息素更新方法进行改进、蚁群算法与其他算法的融合、对蚁群算法的控制参数进行优化和并行蚁群算法。而且这五个方向有相互融合的趋势。     

基于蚁群算法求解带硬时间窗的VRPSDP

建立了描述带硬时间窗的同时送取货的车辆路径问题(VRPSDPTW)的混合整数规划模型,给出了求解该模型的基于蚁群算法的改进的启发式算法。最后,通过实例计算,验证了算法的可行性和有效性,结果表明改进的蚁群算法在求解小规模问题（20个客户点）时,其性能总体优于已有的同类问题算法。     

一种改进的智能蚁群优化算法

为了提高基本蚁群算法（Ant Colony Algorithm）的全局求解能力,对基本蚁群算法进行了改进,提出了一种高效的智能蚁群优化算法。它修改了基本蚁群算法中信息素、挥发因子的更新规则,使得每轮搜索后信息素的增量能更好地反映解的质量,有效地避免陷入局部最优,以加快收敛;另外,采用了一种最近节点选择策略使之适应大规模问题求解,对路径进行优化,提高搜索效率。通过对TSP问题的仿真结果表明,改进后的蚁群算法在求解最优解和收敛性能方面都取得了很好的效果。     

改进蚁群算法在QoS组播路由中的应用

QoS组播路由是网络传输中的一项关键技术,蚁群算法是解决多QoS约束组播路由问题的一种启发式算法。针对蚁群算法的缺点,提出了一种双向蚁群算法对该问题进行求解,并改进了蚁群算法的信息素更新策略。仿真实验表明,该算法能快速搜索并收敛到全局（近似）最优解,且随着网络规模的增大,算法保持了良好的特性。     

蚁群优化在组合电路测试生成中的应用

如何高效地解决数字电路测试生成问题是VLSI领域中的核心。通过对蚁群算法在不同类型的组合优化和搜索问题上的应用研究,基于组合电路测试的路径敏化方法,借助SAT确定性算法工具,提出了一个新的蚁群算法模型来解决组合电路测试生成问题,并通过实验验证其可行性。     

一类可分离SAT问题的O(1.890n)精确算法

布尔可满足性问题（SAT）是指对于给定的布尔公式,是否存在一个可满足的真值指派.这是第1个被证明的NP完全问题,一般认为不存在多项式时间算法,除非P=NP.学者们大都研究了子句长度不超过k的SAT问题（k-SAT）,从全局搜索到局部搜索,给出了大量的相对有效算法,包括随机算法和确定算法.目前,最好算法的时间复杂度不超过O（（2-2/k）ⁿ）,当k=3时,最好算法时间复杂度为O（1.308ⁿ）.而对于更一般的与子句长度k无关的SAT问题,很少有文献涉及.引入了一类可分离SAT问题,即3-正则可分离可满足性问题（3-RSSAT）,证明了3-RSSAT是NP完全问题,给出了一般SAT问题3-正则可分离性的O（1.890ⁿ）判定算法.然后,利用矩阵相乘算法的研究成果,给出了3-RSSAT问题的O（1.890ⁿ）精确算法,该算法与子句长度无关.     

Experimental Study on Strategy of CombiningSAT Algorithms

The effectiveness of many SAT algorithms is mainly reflected by their significant performances on one or several classes of specific SAT problems.Different kinds of SAT algorithms all have their own hard instances respectively.Therefore,to get the better performance on all kinds of problems,SAT solver should know how to select different algorithms according to the feature of instances.In this paper the differences of several effective SAT algorithms are analyzed and two new parameters φand δ are proposed to characterize the feature of SAT instances.Experiments are performed to study the relationship between SAT algorithms and some statistical parameters including φ，δ.Based on this analysis,a strategy is presented for designing a faster SAT tester by carefully combining some existing SAT algorithms.With this strategy,a faster SAT tester to solve many kinds of SAT problem is obtained.     

一个可行的RSA密码破译方法

通过长年研究得到了快速高效的Hamilton路算法。利用多项式规约将3SAT问题转化为对Hamilton路的求解。尽管国际上已有过如何将3SAT问题转化为Hamilton路的方法,但那只是为了证明Hamilton路的NP完全性,因而只要求转化的结果是多项式,而不注重转化效率。为了得到将3SAT直接转化为Hamilton路的高效转化方法,以便有可能通过对后者的高效计算来实现高效计算3SAT,采取用无向图的两个节点模拟3SAT的一个变量,用13个节点的图形结构来模拟3SAT的一个子式的方法,最终实现了上述转化。该转化所需要的节点数及其边数是最优的。将大数的质因子分解转化为对3SAT的求解,从而最终通过求解Hamilton环达到破译RSA密码之目的。     

求解SAT问题的拟人退火算法

该文利用一个简单的变换，将可满足性（SAT）问题转换为一个求相应目标函数最小值的优化问题，提出了一种用于跳出局部陷阱的拟人策略，基于模拟退火算法和拟人策略，为SAT问题的高效近注解得出了拟人退火算法（PA），该方法不仅具有模拟退火算法的全局收敛性质，而且具有一定的并行性，继承性。数值实验表明，对于本文随机产生的测试问题例，采用拟人策略的模拟退火算法的结果优于局部搜索算法，模拟退火算法以及近来国际上流行的WALKSAT算法，因此拟人退火算法是可行的和有效的。     

可满足性问题全部解的求解算法

SAT问题在人工智能、计算机基础理论研究和人工智能等领域有着广泛的应用,近年来,证明该问题的可满足性取得了巨大的成功,但在求出SAT问题的所有解方面还有待进一步研究。利用一个简单的变换,将可满足性（SAT）问题转化为多项式形式,然后根据命题逻辑的性质以及多项式的性质,得到一个求解出SAT问题所有解的算法。实验结果显示该算法是有效和可行的。     

基于函数变换的求解SAT问题的新算法

提出了一种基于函数变换的求解SAT问题的新算法,这个新算法利用SAT问题自身的特点将判定问题转化为连续函数的求极值问题。随机选取一组初始值,利用最速下降法求解变换后的连续函数在每个初始值邻域内所能达到的局部极值,如果这个局部极值为0,则该SAT问题就是可满足的。实验结果表明：与现有的求解SAT问题的算法相比,基于函数变换的求解算法在求解速度、成功率和求解问题的规模等方面都有明显的提高。     

基于任务分配与调度的GSAT算法求解3-SAT问题

基于不同分配策略的云计算任务调度以及任务分配与调度的主要目的,提出了一种新的算法—求解3-SAT问题的基于任务分配与调度的GSAT算法。该算法将3-SAT问题中的每一个变量形成一个任务,在GSAT算法的基础上,引入任务分配与调度指导贪心搜索;同时,在保留原有贪心搜索的前提下,根据任务分配与调度的思想和3-SAT问题的特点,设计了两种新的策略—分配策略和调度策略共同完成整个贪心搜索过程。以标准的SATLAB库中变量个数从 20～250的3 700个不同规模的标准Uniform Random 3-SAT 问题对新的算法的性能进行了合理的测试,并与高效和普通性能改进的GSAT算法的结果作了比较,结果表明,该算法具有更高的成功率和更少的翻转次数。     

求解24数码问题的改进遗传退火算法

针对具有巨大搜索解空间的24数码问题,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法的求解方法。依据问题特征,设计了个体编码方法、高效的适应度评价函数和遗传操作算子,通过在遗传算法中引入模拟退火的Boltzmann更新机制,克服了传统遗传算法易于过早收敛和易于“卡住”陷入局部极小的问题。仿真实验结果表明,提出的算法能够快速搜索到问题的解,算法对其他组合优化问题也具有应用价值。