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文檔簡介
1、SAT問題的研究具有重要的理論意義和應(yīng)用價值,目前求解SAT問題的方法大致分為完全算法和不完全算法兩大類。由于SAT問題是NP完全問題,其計算復(fù)雜度隨著問題規(guī)模的增大呈指數(shù)增長,因此完全算法在求解效率上通常難以滿足需求;不完全算法盡管不一定能找到問題的解,但是其求解效率高并且通常能夠滿足需要,逐步成為求解SAT問題的研究熱點(diǎn)。
本文主要針對求解SAT問題的不完全算法進(jìn)行研究。首先對求解SAT問題的免疫克隆算法、量子進(jìn)化算法以及
2、正交法的基本思想作了較詳盡的分析。綜合分析上述算法的優(yōu)勢,基于正交法的化簡與屬性判定,為SAT問題的求解提供了新的思路。
基于對量子免疫克隆算法以及SAT問題正交性的研究分析,本文在第三章提出新的求解SAT問題的算法,即結(jié)合量子免疫克隆算法和正交性的正交量子免疫算法(OQICA)。該算法首先對SAT問題進(jìn)行等價的正交化處理,消除子句之間重疊信息的同時有效的判定問題的屬性,當(dāng)問題可滿足時,在正交子句組的基礎(chǔ)上利用量子運(yùn)算的高效性
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