关于SAT问题物理模型猜想的一个反例

针对关于ＳＡＴ问题物理模型的一个猜想，得到了该猜想成立的必要条件，然后构造出反例，说明该猜想是不成立的，同时指出，考虑到“算法吸引区”的存在，这并不降低应用该物理模型求解ＳＡＴ问题的良好的现实效果。     

直积图的分数色数

有关直积图的色数,在图论中有Hedetniemi猜想,该猜想是建立在连通图的基础上,并且已证明该猜想对于一些特殊图是成立的.证明了对于连通的点传递图,Hedetniemi猜想在分数染色意义下也是成立的.     

关于双圈图的拟拉普拉斯谱半径的一个猜想的证明

令q(G)表示图G的拟拉普拉斯谱半径.何春阳和郭曙光(2014)研究了不含三圈的n阶双圈图中拟拉普拉斯谱半径的排序问题,他们猜想"若n≥7,则q(G_(10))q(G_9)",其中图G_9和G_(10)如图1所示.若该猜想成立,则其最终可以确定不含三圈的n≥12阶双圈图中排在前12位的拟拉普拉斯谱半径,该文证明了该猜想.     

独立点数为3的图的Z3-连通性

Jaeger猜想为"5-边连通图是Z3-连通的",此猜想对于独立点数为2的图是成立的.利用收缩、点分裂、反证等方法,证明了此猜想对于独立点数为3且点连通度不大于5的图也是成立的.     

关于n长路的(a,b;n)-优美猜想

Gvozdjak提出如下猜想:Pn存在一个(a,b;n)-优美标号,当且仅当整数a,b,n满足:1)b-a与n(n+1)/2有相同的奇偶性;2)0|b-a|≤(n+1)/2≤a+b≤3n/2.该猜想的解决推动了Oberwolfach问题的解决.证明了当a=1,2时该猜想成立.     

关于非优美指数的一些结论

给出1个判断正整数是非优美指数的充要条件，并应用该充要条件论证2个猜想，证实其中一个猜想成立另一个猜想不成立．     

2~np~m阶群上Cayley图的Hamilton圈分解

Alspach于1985年对Abel群上Cayley图的Hamilton圈分解提出了著名的A猜想,Bermond(1989)证明了4度Abel群上Cayley图对A猜想成立.为了将其研究领域拓广到非Abel群上,采取了有限群上Cayley图的Hamilton圈分解的新方法-"Hamilton方"操作法,Abel群上Cayley图对A猜想成立,进一步证明了阶为群所含12个群中有10个群的Cayley图(对给定的生成集合)对A猜想成立;另两个群的Cayley图也可分解为边互不相交的Hamilton圈和一个2-因子的并.结果表明:"Hamilton方"操作法,具有简明、快捷的优点,而将A猜想拓广到非Abel群上,将为设计互连网算法提供更多的直观路径.     

有向图n·■_9的优美性

设Cm表示具有m个顶点的有向圈,n·Cm表示由仅具有一个公共顶点的n有向圈Cm组成的有向图.1994年杜之亭,孙惠泉在证明了n·C2p(n≡0(mod2))是优美图的基础上提出猜想"n·C2p+1(n≡0(mod2))是优美的",之后,很多学者在这方面做了大量的工作,并分别证明了猜想对于p=1,2,3是成立的.本文证明了猜想对于p=4(即有向图n·C9(n≡0(mod2))也是成立的,并且给出了三种不同的优美标号.猜想对于任意正整数p是否成立,仍然是个公开问题.     

有向图n·→C9的优美性

设→Cm表示具有m个顶点的有向圈,n·→Cm表示由仅具有一个公共顶点的n有向圈→Cm组成的有向图.1994年杜之亭,孙惠泉在证明了n·→C2p(n≡0(mod2))是优美图的基础上提出猜想"n·C2p+1(n≡0(mod2))是优美的",之后,很多学者在这方面做了大量的工作,并分别证明了猜想对于P=1,2,3是成立的.本文证明了猜想对于p=4(即有向图n·→C9(n≡0(mod2))也是成立的,并且给出了三种不同的优美标号.猜想对于任意正整数p是否成立,仍然是个公开问题.     

利用正交方法解SAT问题

提出了一种解决SAT问题的新算法.该算法首先定义了子句之间的正交关系;然后从消除子句之间的交叠信息出发,利用正交子句的特性,结合有效的简化技术,逐渐将问题简化为一组与原问题完全等价的正交子句组;最后,根据正交子句组对整个赋值空间的覆盖情况来判断SAT是否满足.该算法为SAT问题的解决提供了一个新的思路.     

关于合取范式可满足性问题的复杂性分析

合取范式可满足性问题(简称SAT问题)是典型的NP完全问题,本文引入了一个饱和子句集的新概念,利用饱和子句集的特性,研究了SAT问题的复杂性,证明了SAT问题复杂性为多项式的一个充分条件,并揭示了二元可满足性问题与三元可满足性问题的本质差别。因此,通过变换来提炼出SAT问题的复杂性的本质特征,并加以研究的方法,是SAT问题的复杂性研究的一种有效方法。     

一个SAT问题有解的充要条件

合取范式可满足性问题(简称SAT问题)是一个NP完全问题.引入了一个饱和合取范式的概念,利用饱和合取范式的性质,对SAT问题的本质进行了研究.在此基础上,证明了一个SAT问题有解的充要条件,它为SAT问题完全算法和非完全快速算法的深入研究提供了一条新的思路.     

基于CNF权重学习求解3-SAT问题的进化算法

SAT（Satisfiability）可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法（WalkSAT）、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF（Coniecture Normal Formula）权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT．     

一次性求解多个SAT问题

在实际应用中通常需要求解对应CNF(Conjunctive Normal Form)公式之间仅相差几个子句的一系列SAT(Satisfiability Problem)问题,但目前绝大多数SAT求解算法都是针对单一SAT问题设计的。为此,基于DPLL提出了nDPLL算法,并在随机问题上对该算法的效率进行测试。实验结果表明,nDPLL算法能一次性求解多个SAT问题,对于特定范围的CNF公式集具有较高的效率,CNF公式集的规模越大、相近因子越高、子句数和变量数的比值越大,则nDPLL算法的效率越高。     

Some variants of SAT and their properties

A new model for the well-known problem, the satisfiablility problem of boolean formula (SAT), is introduced. Based on this model, some variants of SAT and their properties are presented. Denote by NP the class of all languages which can be decided by a non-deterministic polynomial Turing machine and by P the class of all languages which can be decided by a deterministic polynomial-time Turing machine. This model also allows us to give another candidate for the natural problems in ((NP-NPC)-P), denoted as NPI, under the assumption P≠NP, where NPC represents NP-complete. It is proven that this candidate is not in NPC under P≠NP. While, it is indeed in NPI under some stronger but reasonable assumption, specifically, under the Exponential-Time Hypothesis (ETH). Thus we can partially solve this long standing important open problem.     

基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解

根据SAT问题的特点,通过分析传统蚁群算法和遗传算法在求解SAT问题上的不足,提出一种基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解方法。给出一种新的初始解的生成方式;在迭代过程中,根据较优解的累积信息提出进化算子;利用当前得到的最优解,通过改变不满足子句中文字的取值,增加变异算子。最后选取标准测试集中的20个实例对算法进行测试,实验结果表明:改进后的算法通常仅通过较少次数的迭代就能找到解,能够有效避免蚁群算法和遗传算法过早收敛的缺点,具有较强的寻优能力。     

一阶逻辑模型生成器的实现

介绍了SAT问题的各种求解方法及一阶逻辑模型生成的两种方法, 在此基础上给出实现一阶逻辑模型生成器FOLMG的各个实现步骤. 并对实现的模型生成器与MACE进行了对比测试与结果分析.     

多目标规划中的一个基本最优性条件

构造一个例子说明文献[1]中的问题1之结论不真,从而揭示了多目标规划与单目标规划的一个本质区别,然后导出多目标规划的一个基本最优性条件。     

可满足性问题的充分必要条件

可满足性问题是计算机和人工智能领域内的一个重要的问题,是第一个被证明是NPC的问题。本文主要把子句集进行分类,给出翻转定义、简单集定义,翻转同构定义,并且证明翻转同构不改变子句集的可满足性。论文证明了可满足子句集的三个充要条件。并且这些充要条件可以用于判断可满足问题的完全搜索和不完全搜索算法。