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基于信息熵的局部搜索Max-SAT算法
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基于信息熵的局部搜索Max-SAT算法
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
　　1.1 研究工作的背景及意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状第11-13页
　　　　1.2.1 SAT问题和Max-SAT问题的研究现状第11-12页
　　　　1.2.2 熵的研究现状第12-13页
　　1.3 论文的主要研究内容及组织结构第13-14页
　　1.4 论文组织结构安排第14-16页
第二章 Max-SAT问题的相关算法研究第16-33页
　　2.1 Max-SAT问题定义第16-17页
　　2.2 熵的基础理论第17-25页
　　　　2.2.1 信息熵第18-20页
　　　　2.2.2 联合熵第20-21页
　　　　2.2.3 条件熵第21-22页
　　　　　　2.2.3.1 条件熵的非负性第21页
　　　　　　2.2.3.2 熵的链法则第21-22页
　　　　　　2.2.3.3 条件熵递减性第22页
　　　　　　2.2.3.4 条件熵的常用计算公式第22页
　　　　2.2.4 交叉熵第22-25页
　　2.3 常用的搜索策略第25-29页
　　　　2.3.1 回溯算法第25-26页
　　　　2.3.2 启发式搜索第26-29页
　　　　　　2.3.2.1 有序搜索算法(A算法)第27-28页
　　　　　　2.3.2.2 A~*算法第28-29页
　　2.4 搜索算法中的剪枝优化第29-32页
　　　　2.4.1 可行性剪枝第30页
　　　　2.4.2 最优化剪枝第30-31页
　　　　2.4.3 搜索顺序剪枝第31-32页
　　2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于信息熵的局部搜索Max-SAT算法第33-61页
　　3.1 Max-SAT概述第33-34页
　　3.2 局部搜索算法第34-43页
　　　　3.2.1 GSAT算法的基本原理第34-37页
　　　　3.2.2 CCLS算法第37-40页
　　　　　　3.2.2.1 CCLS算法的基本原理第37-38页
　　　　　　3.2.2.2 CCLS算法的步骤第38-40页
　　　　3.2.3 基于交叉熵的最大可满足算法第40-43页
　　　　　　3.2.3.1 交叉熵算法原理介绍第40-41页
　　　　　　3.2.3.2 算法核心思想第41页
　　　　　　3.2.3.3 交叉熵方法优化第41-42页
　　　　　　3.2.3.4 基于交叉熵的可满足算法流程第42-43页
　　3.3 基于信息熵的MAX-SAT局部搜索第43-60页
　　　　3.3.1 基于信息熵的变量挑选算法第43-49页
　　　　　　3.3.1.1 Benchmark的构造第43-44页
　　　　　　3.3.1.2 信息熵的利用第44-49页
　　　　3.3.2 基于剪枝技术的局部搜索方法第49-52页
　　　　3.3.3 关联度修正方法第52-57页
　　　　3.3.4 基于信息熵的局部搜索算法流程第57-60页
　　3.4 本章小结第60-61页
第四章 对比试验及结果第61-73页
　　4.1 基于交叉熵的最大可满足算法实验对比结果第61-66页
　　4.2 对比2016Max-SAT竞赛结果第66-70页
　　4.3 实验总结分析第70-71页
　　4.4 本章小结第71-73页
第五章 全文总结与展望第73-75页
　　5.1 论文总结第73-74页
　　5.2 未来展望第74-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-79页
攻硕期间取得的研究成果第79页

本篇论文共79页，点击这进入下载页面。
 
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