改进的蚁群算法求解可满足性问题
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 可满足性问题 | 第16-21页 |
| ·基本定义 | 第16-17页 |
| ·因子图表示 | 第17页 |
| ·SAT问题的相变和骨干 | 第17-19页 |
| ·SAT问题的应用 | 第19-20页 |
| ·硬件检测 | 第19页 |
| ·资源调度 | 第19-20页 |
| ·智能规划 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 可满足性问题求解算法 | 第21-34页 |
| ·完备算法 | 第21-28页 |
| ·预处理 | 第22-23页 |
| ·分支决策 | 第23-24页 |
| ·推理消除化简问题 | 第24-26页 |
| ·冲突分析和学习 | 第26-27页 |
| ·回退 | 第27页 |
| ·随机重启动 | 第27-28页 |
| ·局部搜索算法 | 第28-31页 |
| ·GSAT | 第28页 |
| ·WalkSat | 第28-29页 |
| ·TSAT | 第29页 |
| ·HSAT | 第29页 |
| ·NSAT | 第29-30页 |
| ·Unitwalk | 第30页 |
| ·DLM | 第30页 |
| ·SDF | 第30-31页 |
| ·统计物理方法 | 第31-33页 |
| ·自旋玻璃和约束满足问题 | 第31-32页 |
| ·调查传播算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 蚁群算法 | 第34-41页 |
| ·蚂蚁的觅食行为描述 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法原理 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第36-38页 |
| ·模型描述 | 第36页 |
| ·蚂蚁构建解 | 第36-37页 |
| ·信息素更新 | 第37页 |
| ·蚁群算法步骤 | 第37-38页 |
| ·蚁群算法的研究进展 | 第38-39页 |
| ·蚁群算法优缺点 | 第39-40页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第39页 |
| ·蚁群算法的缺点 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 改进的蚁群算法求解可满足性问题 | 第41-47页 |
| ·蚁群算法求解可满足性问题 | 第41-42页 |
| ·优化问题描述 | 第41页 |
| ·结构图模型 | 第41-42页 |
| ·改进的蚁群算法 ACO-SAT | 第42-45页 |
| ·改进算法思想 | 第42页 |
| ·启发式信息 | 第42-43页 |
| ·边选择规则 | 第43页 |
| ·信息素更新规则 | 第43-44页 |
| ·信息素限定规则 | 第44-45页 |
| ·局部搜索 | 第45页 |
| ·改进的蚁群算法ACO-SAT流程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 实验结果及分析 | 第47-58页 |
| ·参数寻优 | 第47-48页 |
| ·随机实例实验 | 第48-53页 |
| ·实验数据 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-51页 |
| ·补充实验 | 第51-53页 |
| ·带骨干变量的实例实验 | 第53-56页 |
| ·实验数据 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-56页 |
| ·图着色实例 | 第56-57页 |
| ·实验数据 | 第56-57页 |
| ·实验结果及分析 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论和展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
