两种高效局部搜索算法求解RB模型实例
Two efficient local search algorithms for solving RB model examples
北方民族大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 图形图像智能处理国家民委重点实验室, 银川 750021
摘要
RB （revised B）模型是一种在约束可满足问题中具备精确相变增长域的随机实例模型，提出两种高效的启发式局部搜索算法用于解决RB模型生成的大值域约束可满足问题。首先为基于权重指导搜索的W-MCH算法，该算法通过约束判断和违反约束数计分来进行搜索，并引入了基于约束违反概率的权重计算公式，根据其关联的约束权重进行修正，再对变量进行迭代调整。然后提出最小化值域的MDMCH算法，该算法通过记录违反约束和逐步消除已违反约束变量的启发式策略来减少搜索空间，并在最小化后的变量域内重新校准变量赋值，进而有效提高算法的收敛速度。此外，还提出了融入模拟退火策略的WSCH和MDSCH算法，这两种算法都能根据变量的表征特点对变量域进行针对性的搜索。实验结果表明，与多种启发式算法相比，这两种算法在精度与时间效率方面均呈现明显提升，在复杂难解的实例中能够提供高效的求解效率，验证了算法的有效性和优越性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62062001)
宁夏青年拔尖人才资助项目(2021)
北方民族大学研究生创新项目(YCX23145)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.09.0415
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第5期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 1394-1401
文章编号: 1001-3695(2024)05-017-1394-08
发布历史
[2023-12-01] 优先出版
[2024-05-05] 印刷出版
引用本文
杨易, 王晓峰, 唐傲, 等. 两种高效局部搜索算法求解RB模型实例 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (5): 1394-1401. (Yang Yi, Wang Xiaofeng, Tang Ao, et al. Two efficient local search algorithms for solving RB model examples [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (5): 1394-1401. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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