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文檔簡介
1、命題邏輯中的可滿足性問題(SAT)是判斷給定的命題公式是否存在模型的問題。SAT問題是第一個被證明是NP完全的問題，在理論計算機研究領(lǐng)域中具有非常重要的地位。MAX-SAT是SAT問題的一種最優(yōu)化形式的變形。目前針對MAX-SAT的不完全算法中，元啟發(fā)式算法的研究相對比較活躍。粒子群優(yōu)化算法(PSO)作為一種群體智能算法，具有簡單、高效的特點，在連續(xù)優(yōu)化問題上有非常廣泛的應(yīng)用，但是在離散域上的組合優(yōu)化問題應(yīng)用得很少，特別在MAX-SAT
2、問題上的研究還是一片空白。 本文首先對MAX-SAT問題上的局部搜索算法和元啟發(fā)式算法的研究現(xiàn)狀做了比較全面的介紹。在分析粒子群算法和MAX-SAT問題特點后，引入粒子群的模糊化和量子化模型，提出相應(yīng)的解決算法QtPSO和FuzzyPSO，并與經(jīng)典遺傳算法進行比較分析。 隨后本文在重新定義粒子運動方式后提出一種新的算法PSOSAT。在粒子速度低且穩(wěn)定時，算法表現(xiàn)為局部搜索形式，在收斂速度和求解質(zhì)量上有不錯的表現(xiàn)。接著針對
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