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判定布尔公式的可满足性（SAT）是计算机科学领域经典的NP完全问题之一,由于众多领域的实际问题都可以转换为布尔可满足问题来求解,例......
可满足性（SAT）问题是计算机科学中最重要的问题之一。任何NP问题都可以在多项式时间内归约为可满足问题。很多现实问题如规划问题、......
为了更充分地利用可满足问题(SAT)的数据分布中的信息,从而提升算法性能,提出了一种基于深度强化学习的随机局部搜索启发式方法。......
随机局部搜索算法是一种解决计算机科学和运筹学领域中组合最优化问题的元启发式方法。近年来,由于其简单、高效的特点而得到越来......
针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点，提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权......
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可满足性问题的求解算法和结构性质研究是计算机科学中重要问题之一,为寻求某些CNF公式子类问题有效算法或算法改进途径,对公式的......
目前在矢量量化的码本训练中经典的聚类方法是LBG算法,但该算法的主要缺陷是对初始码书的依赖性较大,容易过早地陷入局部极小.本文......
在粒子群优化(PSO)算法中,gBest粒子的行为对算法的收敛性能有较大的影响。提出一种新的改进粒子群优化算法——SLS-PSO算法。该算......
点配准问题在机器视觉、医学图像等领域有着非常重要的应用基础。首先在粒子群优化(Particle Swarm Optimiza-tion,PSO)算法的基础......
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