【摘 要】
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本文将可满足性问题(SAT)转化为一个优化问题,应用遗传算法来求解.为了提高遗传算法的求解效率,我们提出并采用了一种新的个体进化策略.这种个体进化策略不能用简单的爬山过
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本文将可满足性问题(SAT)转化为一个优化问题,应用遗传算法来求解.为了提高遗传算法的求解效率,我们提出并采用了一种新的个体进化策略.这种个体进化策略不能用简单的爬山过程来概括,它允许个体进行多次爬山.在求解随机3-SAT问题时,这种遗传算法表现了优于同类算法的良好性能.
In this paper, SAT is transformed into an optimization problem and applied genetic algorithm to solve it.In order to improve the efficiency of genetic algorithm, we propose and adopt a new individual evolution strategy that can not be simple Which allows individuals to climb more than once.The genetic algorithm performs better than the same algorithm in solving stochastic 3-SAT problems.
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