基于深度学习与概率推理的SAT随机局部搜索

目录

声明

1. 绪 论

1.1. 研究背景与意义

1.2. 国内外研究现状

1.3. 本文主要研究内容

1.4. 本文组织结构

2. SAT局部搜索与概率推理技术

2.1. 可满足性问题描述与符号定义

2.2. 随机局部搜索行为与策略

（1）SAT-随机局部搜索常用相关术语

（2）两种限制SAT-随机局部搜索效率的现象

（3）随机局部搜索策略要素

2.3. SAT的概率推理学习

2.4. 本章小结

3. SAT图嵌入消息表示

3.1. SAT的消息传递网络

（1）图嵌入表示方法

（2）SAT问题的图嵌入方法

3.2. 基于图嵌入的SAT分类网络

3.3. SAT解码方法

3.4. 解码结果与分析

3.5. 本章小结

4. 基于深度学习与概率推理的随机局部搜索

4.1. 局部搜索过程中的关系事件

4.2. 基于变元的间接破坏度量

4.3. 基于图嵌入学习信息的搜索策略

4.4. 深度学习与概率推理算法

4.5. 本章小结

5. 算例求解性能与结果分析

5.1. 实验设计

（1） 实验环境与测试用例

（2） 求解器参数配置

（3） 实验性能指标

5.2. 实验结果与分析

5.3. 本章小结

6. 总结与展望

6.1. 全文总结

6.2. 课题展望

致谢

参考文献