基于CNF权重学习求解3-SAT问题的进化算法

• 作者: 周兰江 孟磊
• 来源期刊: 贵州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: SAT问题 CNF权重 进化
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 工程技术科学研究及应用
• 页码范围: 93-95,120
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2354字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-5269.2009.05.024

摘要

SAT(Satisfiability)可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题.随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法(WalkSAT)、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点.进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法.针对CNF(Conjecture Normal Formula)权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周兰江	昆明理工大学信息工程与自动化学院	44	76	5.0	7.0
2	孟磊	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	27	1.0	3.0