【摘 要】
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现有启发式方法在处理Composed问题时会生成过多节点,造成求解效率下降。基于此类问题结构特性,设计并实现了一种新的变量排序启发式方法——边界启发式。针对问题结构,提出
【机 构】
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吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林大学计算机科学与技术学院
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现有启发式方法在处理Composed问题时会生成过多节点,造成求解效率下降。基于此类问题结构特性,设计并实现了一种新的变量排序启发式方法——边界启发式。针对问题结构,提出了边界变量的概念,在Composed问题上实现了对边界变量的筛选,检索过程中,同普通变量相比边界变量被赋予更高的实例化优先级,文中给出了新启发式方法的两种实现策略。实验结果表明,新启发式方法在求解效率上明显优于原有启发式方法。
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