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摘要:
提议对加权库进行分层,一方面符合人类的思维习惯,另一方面能够提高推理效率.首先说明现有的针对非分层加权库的编译方法也适用于编译分层加权库,但是,由于存在较多冗余信息而效率不高.提出一种新的编译方法,能够在编译过程中去除冗余信息,并提出两种优化技术提高时间效率.该方法与现有方法相同,当软约束权值改变时无需重新编译.选择ROBDD为目标语言,使用随机问题对该方法进行测试.结果表明:对于非分层加权库,该方法的空间效率高于已存在方法 ;对于分层加权库,该方法的时间和空间效率均高于已存在方法,且当层数越多时,该方法的效率越高.
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文献信息
篇名 一种有效的分层加权库编译方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 偏好 惩罚逻辑 分层加权库 知识编译
年,卷(期) 2012,(10) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 2550-2563
页数 14页 分类号 TP181
字数 12130字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1001.2012.04194
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惩罚逻辑
分层加权库
知识编译
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相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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