NLocalSAT: Boosting Local Search with Solution Prediction 2020-05-02

NLocalSAT结合了SLS和解决方案预测模型,通过神经网络改变初始化赋值来增强SLS。实验显示,NLocalSAT显著提高了解决难题的数量并减少了求解时间。

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NLocalSAT: Boosting Local Search with Solution Prediction

Abstract

NLocalSAT :address stochastic local search (SLS) 随机初始化的问题

NLocalSAT combines SLS with a solution prediction model, which boosts SLS by changing initialization assignments with a neural network.
NLocalSAT是使用神经网络增强SLS求解器的一种方法,离线方法, 使用神经网络来增强SAT求解器。
(NeuroCore在线预测,会给CDCL带来大量开销。而NLocalSAT以离线方式使用预测。 在这种方法中,对于每个SAT问题,只计算一次神经网络。)

Experiment on five SLS solvers (CCAnr, Sparrow, CPSparrow, YalSAT, and probSAT)
Experimental results show that NLocalSAT significantly increases the number of problems solved and decreases the solving time for hard problems.

Introduction

state-of-the-art SAT solvers :
CD

### MambaLCT 方法概述 MambaLCT 是一种基于长期上下文状态空间模型的方法,旨在提高目标跟踪中的解释性和准确性。该方法的核心在于利用长期依赖关系来增强短期特征表示的能力[^1]。 具体而言,MambaLCT 的设计主要围绕以下几个方面展开: #### 长期上下文建模 为了捕捉长时间序列内的动态变化特性,MambaLCT 引入了一个长期状态空间模型 (Long-Term Context State Space Model),用于估计目标对象的状态转移概率分布。这种方法能够有效缓解传统短时间窗口方法可能带来的误差累积问题。 ```python class LongTermContextModel: def __init__(self, initial_state, transition_matrix): self.state = initial_state self.transition_matrix = transition_matrix def predict_next(self): next_state_distribution = np.dot(self.state, self.transition_matrix) return next_state_distribution ``` 上述代码片段展示了如何定义一个简单的线性状态转移矩阵,并预测下一时刻的目标状态分布。 #### 特征融合机制 MambaLCT 还采用了多尺度特征融合技术,将低级视觉特征与高级语义信息相结合,从而更好地描述复杂场景下的目标属性。这种跨层次的信息交互显著提升了模型对于遮挡、光照变化等情况的鲁棒性。 ### 跟踪性能提升原理 通过引入长期上下文建模以及优化后的特征表达方式,MambaLCT 实现了如下几个方面的改进: - **减少漂移现象**:借助于精确的历史轨迹重建能力,即使面对短暂丢失的情况也能快速恢复正确的路径。 - **增强泛化能力**:通过对不同类别样本的学习迁移,使得算法可以适应更多样化的应用场景而不需重新训练整个网络结构。 - **实时处理支持**:尽管增加了额外计算开销,但由于高效实现策略的应用(如GPU加速),仍然保持较低延迟水平满足实际需求。
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