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上传时间: 2021-03-17
详细说明：提出了基于贴纸模型的可满足性问题（SAT）的仿真DNA算法。 模拟DNA算法的关键操作是批量分离算子。 本文通过两种方法Swift减小了模拟DNA算法的计算规模。 一种方法是通过引入来改进批量分离算符，并直接简化批量分离算子的设置; 元素和派生元素。 对SAT仿真DNA算法复杂度的研究表明，SAT仿真DNA算法的计算规模是由分离集的计算顺序决定的。 因此，另一种方法是首次提出选择分离集问题并加以解决。 基于分离集之间的小于关系，给出了启发式算法来选择分离集问题，可以最小化批量分离算子集的规模。 正是以上两种方法，使SAT仿真DNA算法成为一种更加快速，实用，有效和精确的SAT算法。 两个例子也说明了SAT模拟DNA算法的实用性和有效性。 最后，总结了模拟DNA算法的基本理论和模拟DNA算法模型的应用。
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