结合变量决策层和全局学习率的启发式优化算法
Heuristic optimization algorithm based on variable decision level and global learning rate
北方民族大学 a. 计算机科学与工程学院; b. 图像图形智能处理国家民委重点实验室, 银川 750021
摘要
冲突驱动子句学习（conflict-driven clause learning，CDCL）是现代SAT求解器的主流框架，而基于变量活性的分支算法是其高效求解的关键因素之一。将全局学习率（global learning rate，GLR）和变量决策层结合分析，得到两个有关CDCL搜索行为的重要推论：在GLR较高时，增加低决策层变量的碰撞分数可以降低搜索成本；而在GLR较低时，增加高决策层变量的碰撞分数可以充分探索解空间。通过实验数据分析，验证了两个推论的正确性。依据推论，提出一种结合GLR和变量决策层的Gdb启发式策略来优化现有分支算法，Gdb使用变量决策层设计两个权重w1和w2，分别用于较高和较低GLR情况下的变量活性。此外，还分析了EVSIDS和LRB两个分支算法的搜索行为，并针对 LRB 进行再次加权。实验结果表明，Gdb 分支策略有效提升了CDCL求解器的效率。
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(YCX23153)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0230
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 441-447
文章编号: 1001-3695(2025)02-016-0441-07
发布历史
[2025-02-05] 印刷出版
引用本文
何飞, 王晓峰, 唐傲, 等. 结合变量决策层和全局学习率的启发式优化算法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (2): 441-447. (He Fei, Wang Xiaofeng, Tang Ao, et al. Heuristic optimization algorithm based on variable decision level and global learning rate [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (2): 441-447. )
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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