结合互补度的基于扩展规则#SA T问题求解方法

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#SA T 问题又称模型计数(model counting )问题是人工智能领域的研究热点之一,在人工智能领域被广泛应用。在对基于扩展规则的#SAT 问题求解方法CER(counting models using extension rules)深入研究的基础上,提出一种结合互补度的#SA T 问题求解方法。在计算给定子句集的模型个数时,利用SE‐Tree(set enumeration tree)形式化地表达计算过程,逐步生成需要计算的子句集合,并在SE‐T ree中添加终止结点,避免大部分含互补文字子
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大数据环境中监控和冗余混合策略的采用引起资源优化配置模型的状态空间膨胀,进化搜索算法在整型与非整型变量结合的解空间中的搜索效率有待提高,为此提出了基于搜索邻域分析的三元组模因算法.在分析了监控频率等参数变化对组件及系统可靠性增长影响的基础上,针对监控频率提出了基于变长邻域的近邻生成方法,针对策略选项提出了与组件关联的近邻生成方法.采用模因算法框架并改进了局部搜索算子,通过组件间的迭代搜索在保持个体