4、基于社区划分算法与新型自适应ETLBO算法的研究

基于社区划分算法与新型自适应ETLBO算法的研究

1. 线性约束关系发现算法

在处理线性约束时，有一种基于社区划分的启发式算法，它在发现线性约束间关系方面表现出色。该算法以先前的完全搜索方法为基础，将社区划分操作作为预处理步骤，并采用了一些策略来提升性能。

以下是不同SMT(LA)实例中发现关系质量的比较：
| 实例 | #约束 | #社区 | 启发式算法 | | 搜索算法 | |
| — | — | — | — | — | — | — |
| | | | #关系 | 平均长度 | #关系 | 平均长度 |
| cut lemma 01 001 | 4 | 1 | 1 | 1 | 3 | 1 |
| CAV2009 004 | 5 | 2 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| bignum lia1 | 13 | 3 | 3 | 2.7 | 7 | 3.4 |
| CAV2009 011 | 15 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 |
| 10 - 12.slack | 25 | 3 | 1 | 3 | 1 | 3 |

从实验结果来看，该算法能在更短时间内找到线性约束间的关系，且发现的关系质量更高，具体表现为关系数量较多且平均长度较短。

2. 自适应ETLBO算法相关介绍

2.1 约束优化与智能算法

约束优化是人工智能的重要研究内容。传统优化方法如线性规划和动态规划，在处理非线性目标函数和大量变量的问题时，容易陷入局部最优，难以找到全局最优解。为解决这一问题，人们提出了许多有效的进化算法和基于群体智能的算法。