远见概率采样：一种提升局部搜索 MaxSAT 求解器的通用策略
人工智能
2022-11-28 v5
摘要
局部搜索已被证明是求解 MaxSAT 问题的两个实际推广，即部分 MaxSAT（PMS）和加权 PMS（WPMS）的高效方法。在这项工作中，我们观察到大多数局部搜索（W）PMS 求解器通常每次迭代翻转单个变量。这种机制可能导致局部最优解质量较低，并可能限制搜索方向的多样性以逃离局部最优。为解决此问题，我们提出一种称为远见概率采样（FPS）的通用策略，以替代单翻转机制，从而提升局部搜索（W）PMS 算法。FPS 考虑连续翻转一对变量的收益，以寻找更高质量的局部最优解。此外，FPS 提出了一种通过偏好最佳采样单变量和最佳采样变量对中的最佳翻转来逃离局部最优的有效方法。大量实验表明，我们提出的 FPS 策略显著改进了最先进的（W）PMS 求解器，并且 FPS 对各种局部搜索 MaxSAT 求解器具有优异的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2108.09988,
title = {Farsighted Probabilistic Sampling: A General Strategy for Boosting Local Search MaxSAT Solvers},
author = {Jiongzhi Zheng and Kun He and Jianrong Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09988},
year = {2022}
}
备注
Accepted by AAAI 2023