73、提升概率选择算子与多引擎QBF求解器研究

提升概率选择算子与多引擎QBF求解器研究

在当今的计算领域，概率选择算子和量化布尔公式（QBF）求解是两个重要的研究方向。概率选择算子在处理具有不确定性的问题时发挥着关键作用，而QBF求解则是解决复杂组合问题的有效手段。下面将详细介绍相关的研究内容。

概率选择算子的过滤算法

为了避免因选择均匀随机值而带来的运气因素，研究人员进行了大量迭代以获取有意义的请求样本。实验是在一台配备2GHz英特尔奔腾处理器、1GB内存且运行SICStus 3.11的Win XP机器上进行的。比较了两种方法：
- 无过滤方法 ：在约束传播过程中不启动过滤。
- 域边界过滤方法 ：应用过滤算法。

实验结果如图4所示，在421骰子游戏和小于8的骰子游戏中，无过滤选项的曲线在N增大时会出现组合爆炸，而选择域边界选项时曲线保持比例关系。这证实了过滤算法在存在概率选择的额外约束时能提升组合器的性能。同时，该算法在约束传播过程中的开销较小，且结果几乎不受标签启发式的影响，这源于问题的对称性。

书籍生产规划模型

书籍生产规划约束模型改编自经典的M季度生产规划问题。在该模型中，书籍需求通过PCO choose(Demand, [100, 101, 102, 103, 104, 105] - [W100, W101, W102, W103, W104, W105], [], Opt)来建模，其中权重Wi表示未知的概率分布。额外的约束来自一年中书籍需求的变化，例如冬季书籍需求增加，售出105本书的概率是售出100本书概率的2倍（2*W100#=W105）。

以下是相