利用近似解加速求解SAT问题的启发式完全算法

结合DPLL完全算法能够证明可满足性(SAT)问题的不可满足性和局部搜索算法快速的优点,提出利用近似解加速求解SAT问题的启发式完全算法.首先利用局部搜索算法快速地得到一个近似解,并将该近似解作为完全算法的初始输入,用于其中分支变量的相位决策.该算法引导完全算法优先搜索近似解所在的子空间,加速解决器找到可满足解的过程,为SAT问题的求解提供了一种新的有效途径.实验结果表明,该算法有效地提高了决策的精度和SAT解决器的效率,对很多实例非常有效.     

k-median问题反向贪心随机算法

k-median问题的近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点。基于均衡限制条件,利用反向贪心策略,给出求解该问题的随机近似算法。证明该算法以较大的概率满足其近似性能比的期望值为(3+O(ln(ln(k)/α))。该算法的时间复杂度为O([kαln(k)]2(n+m)),其中n和m分别代表设施集合以及客户点集的大小。最后,通过计算机实验验证了k-median问题的反向贪心算法的实际计算效果。     

k-Median近似计算复杂度与局部搜索近似算法分析

k-Median问题的近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点,现有研究结果大多是关于欧式空间和Metric空间的,一般距离空间k-Median的结果多年来一直未见.考虑一般距离空间k-Median问题,设dmax/dmin表示k-Median实例中与客户点邻接的最长边长比最短边长的最大者.首先证明dmax/dmin≤ω+ε+(的k-Median问题不存在近似度小于1+ω-1/e的多项式时间近似算法,除非,由此推出Metric k-Median问题不可近似到1+2/e,除非NP(∈)DTME(NOlog logn)).然后给出k-Median问题的一个局部搜索算法,分析表明,若有dmax/dmin≤ω,则算法的近似度为1+ω-1/2.该结果亦适用于Metric k-Median,ω≤5时,局部搜索算法求解Metric k-Median的近似度为3,好于现有结果3+2/P.通过计算机实验,进一步研究了k-Median局部搜索求解算法的实际计算效果和该算法的改进方法.     

一个求解结构SAT问题的高效局部搜索算法

逻辑表达式可满足性(SAT)问题是第一个被证明的NP完全问题.它也是解决人工智能和计算理论中许多实际问题的基础.人们发现,对于某些类型的SAT问题,局部搜索算法要比一些传统的算法(例如Davis-Putnam过程)更为有效.在本文中,我们主要讨论如何用局部搜索算法求解结构SAT问题.我们对一个典型的局部搜索算法GSAT+walk做了改进与扩展.首先,我们除去了GSAT+walk中GSAT部分的"平移";其次,我们给每一个子句赋权,并在GSAT+walk的搜索过程中动态地调整子句的权.文中给出的实验结果表明改进后的新算法对于求解结构SAT问题非常有效.     

欧氏平面快速k-瓶颈斯坦纳树近似算法

瓶颈k-Steiner树问题描述如下：给定n个点和一个正整数k,寻找一棵Steiner树用至多k个Steiner点将n个点连接起来,使得此Steiner树的最长边最短。L. Wang和D.-Z. Du证明了适用于欧几里得平面瓶颈斯坦纳树算法的近似性能比为2,并且给出了一个适用于该问题时间复杂度为(nlogn+kn)的算法,在欧几里得平面上和近似性能比为2的前提下,通过引入最大堆和斐波那契堆分别对该算法进行优化,优化后算法的时间复杂度分别达到(nlogn+klogn)和(nlogn+k),优化后的算法在现实中可以更好地应用。     

一般设施定位问题计算复杂度和近似算法研究

设施定位问题即UFL问题是NP-hard的组合优化问题,是聚类问题领域的热点问题之一,在数据挖掘和分类识别方面有着重要应用.多年来其近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点,然而现有研究结果大多关于Metric空间,一般距离空间中该问题结果始终未见.针对最大连接费用至多是最小连接费用ω＞1倍的一般距离空间中设施定位问题,简称一般设施定位问题,借助集合覆盖问题,利用问题归约方法证明其不存在近似性能比小于1.243 0.316ln(ω-1)的多项式时间近似算法,除非NPDTIME(nO(log log n));设计了一般设施定位问题的局部搜索算法,证明算法近似性能比是(1 ω)/α,ω＞1,1≤α≤2.仿真实验表明,一般设施定位问题局部搜索算法的求解质量极高;通过实验进一步研究了该算法并给出了改进方法.     

求解可满足问题的调查传播算法以及步长的影响规律

该文研究了求解可满足问题的调查传播算法．该算法利用合取范式因子图进行调查消息的迭代,并根据每一次迭代的收敛情况对部分布尔变量赋值以对问题进行简化,最后把简化的问题利用局部搜索算法来求解．文中所谓步长是指在每一次迭代收敛之后根据赋值倾向进行赋值的变量个数．该文根据模拟实验观察到步长对调查传播算法的影响规律,即随着步长的递增,算法的时间耗费以及算法的有效性都有近似单调递减的趋势．     

一种改进的警示传播算法求解Max-SAT问题

Max-SAT问题是SAT问题的优化版本,目标是在给定的子句集中找到一组变元赋值,使得满足子句数最多,该问题是典型的NP-hard问题。随着大数据和人工智能的深度发展,过去原有的算法已不再适用,设计新的求解算法或对已有的求解算法进行优化是目前研究的热点。针对警示传播算法求解随机Max-3-SAT问题的局限性,提出了一种基于变元权值计算的警示传播算法,结合随机游走算法,给出一种新型算法WWP+WalkSAT,通过改进求解的局限性,更好地得到一组有效的初始解,从而提高算法的局部搜索能力。利用2016年Max-SAT国际竞赛部分基准实例,将WWP+WalkSAT算法与八种局部搜索算法进行精度方面的对比实验。实验结果表明,WWP+WalkSAT算法有较好的性能。     

一种结合服务费用特点的多产品选址问题的启发算法

工厂选址问题是现代运筹学、计算机理论研究等领域中一个经典而重要的问题.主要研究一种带有服务费用特点的多产品选址问题,给出了求解该问题的启发算法,并以定理的形式给出了该算法的最坏性能比为2-(1)/(k).     

最坏情况具有限界的联盟结构生成

联盟形成是多Agent系统中的一个关键问题. 寻求能极大化联盟值总和的最优联盟结构是NP-完全的. Sandholm等人已经证明要建立最坏情况下的限界k,搜索联盟结构图的最底两层是必要且是充分的,在搜索联盟结构图的最底两层之后如何进一步搜索,是个长期以来未能解决的问题. Dang等人给出的算法,对于奇数限界k≥3,在搜索最底两层及顶层后,进一步搜索最大联盟的势不小于n(k-1)/(k+1)的所有联盟结构,是迄今所知的第1个不以层为搜索单位的算法,对于较小的限界明显地优于Sandholm等人给出的算法. 文中深刻分析了联盟结构间的关系,提出的算法在搜索最底两层后,只需进一步搜索最大联盟的势等于n(k-1)/(k+1)的所有联盟结构,从而使需要搜索的联盟结构数大大减少,并进一步将搜索某些层最大联盟的势等于n(k-1)/(k+1)的联盟结构巧妙地改为搜索联盟结构数更少的相应层,使需要搜索的联盟结构数进一步减少,较大地改进了Sandholm等人和Dang等人的工作.