【摘 要】
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可满足性问题（SAT）是一种NP完全问题，被广泛运用于人工智能和机器学习等研究。恰当可满足性问题（XSAT）是SAT中一类重要的子问题。目前的大部分关于XSAT的研究主要为理论层面，但对高效的求解算法研究很少，特别是具有高效验证性的随机局部搜索算法。针对以上问题，分析了基础编码和等价编码两种转化方式的公式的部分性质，提出了一种直接求解XSAT的随机局部搜索算法WalkXSAT。首先使用随机局部搜索
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（62062001）； 宁夏青年拔尖人才项目（2021）；
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可满足性问题（SAT）是一种NP完全问题，被广泛运用于人工智能和机器学习等研究。恰当可满足性问题（XSAT）是SAT中一类重要的子问题。目前的大部分关于XSAT的研究主要为理论层面，但对高效的求解算法研究很少，特别是具有高效验证性的随机局部搜索算法。针对以上问题，分析了基础编码和等价编码两种转化方式的公式的部分性质，提出了一种直接求解XSAT的随机局部搜索算法WalkXSAT。首先使用随机局部搜索框架进行基础搜索与条件判定；其次加入变元所属文字的恰当不可满足计分值，优先处理不易恰当满足的变元；然后使用防重复选择翻转变元的启发式策略减少搜索空间；最后，采用多种来源以及多种格式的实例进行对比实验。实验结果表明，在直接求解XSAT时，相较于ProbSAT,WalkXSAT的变元翻转次数与求解时间显著减少；在求解基础编码转化后的实例中，当实例变元规模大于100时，ProbSAT已失效，而WalkXSAT依然能够在短时间内求解。说明所提出的WalkXSAT精确性高、稳定性强和收敛速度快。
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