基于MACR和CAL启发式的求差知识编译算法

• 作者: 刘斌 吕帅 牛当当 王金艳
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 知识编译 扩展规则 超扩展规则 EPCCL理论 启发式策略
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 285-290
• 页数: 6页
• 分类号: TP301|TP181
• 字数: 4270字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.02.009

摘要

DKCHER算法是基于超扩展规则的求差知识编译算法.本文首先研究了DKCHER算法的执行流程,并定义了互补量的概念,然后设计了启发式策略MACR(maximum complementary amount of clauses with middle result),用于动态选择与中间结果互补量最大的子句.针对互补展开过程,设计了动态启发式策略CAL(optimal sequence sorted by complementary amount of literals),将互补展开中的文字按照与输入公式互补量的大小进行排序并展开.将上述两种启发式策略与DKCHER算法相结合,分别设计了MACR_DKCHER算法、CAL_DKCHER算法和MACR_CAL_DKCHER算法.实验结果表明,MACR启发式策略能够提升DKCHER算法的编译效率和编译质量,编译效率最高可提升9倍,编译质量最高可提升1.9倍;CAL启发式策略在子句数和变量数比值较大的实例上,能够提高DKCHER算法的编译效率,但会降低DKCHER算法的编译质量;MACR_CAL启发式最高可将DKCHER算法的编译效率提高12倍,但会导致DKCHER算法的编译质量有所降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金艳	广西师范大学计算机科学与信息工程学院	6	19	2.0	4.0