| 《计算机学报》文章摘要 全文下载 | |
| 文章题目 | 基于子句权重学习的求解SAT问题的遗传算法 |
| 作者 | 凌应标 吴向军 姜云飞 |
| 作者单位 | (中山大学信息科学与技术学院 广州 510275) |
| 发表年份 | 2005 |
| 发表月份 | 9期(1476—1482) |
| 文章摘要 | 摘要 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. 关键词 SAT问题;遗传算法;子句权重;早熟 中图法分类号 TP301 |