Vi föreslår ett nytt byteskriterium, nämligen jämnheten eller ojämnheten i fördelningen av variabla vikter, och använder detta kriterium för att kombinera intensifiering och diversifiering i det lokala sökandet efter SAT. Vi hänvisar till de sätt på vilka state-of-the-art lokala sökalgoritmer anpassaG 2 W SAT P och V W välja en variabel för att vända, som heuristic adaptG 2 W SAT P respektive heuristic V W, respektive. För att utvärdera effektiviteten av detta kriterium, tillämpar vi det för heuristisk anpassningG 2 W SAT P och heuristic V W, där den tidigare intensifierar sökningen bättre än den senare, och den senare diversifierar sökningen bättre än den förra. Den resulterande lokala sökalgoritmen, som växlar mellan heuristisk adaptG 2 W SAT P och heuristic V W i varje steg enligt detta kriterium, kallas Hybrid. Våra experimentella resultat visar att, på ett brett spektrum av SAT-fall som presenteras i denna uppsats, Hybrid ärver styrkan i adaptG 2 W SAT P och V W, och uppvisar generellt bättre prestanda än adaptG 2 W SAT P och V W. Dessutom Hybrid jämför gynnsamt med toppmoderna lokala sökalgoritm R+adaptN ovelty+ på dessa fall. Dessutom, utan någon manuell inställning parametrar, Hybrid löser var och en av dessa fall i en rimlig tid, medan adaptG 2 W SAT P, V W, och R+adaptN ovelty+ har svårigheter på några av dessa fall.
I REF presenteras ett nytt byteskriterium baserat på jämnheten eller ojämnheten i fördelningen av variabla vikter.
A Switching Criterion for Intensification and Diversification in Local Search for SAT
{'venue': 'J. Satisf. Boolean Model. Comput.', 'journal': 'J. Satisf. Boolean Model. Comput.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}