智能算法求解sat问题代码

SAT问题是一个NP完全问题，没有多项式时间复杂度的算法能够解决。因此，求解SAT问题的算法通常采用启发式算法或者近似算法。目前常用的求解SAT问题的算法包括DPLL算法、CDCL算法、WalkSAT算法等。

以下是使用Python实现WalkSAT算法的示例代码：

import random

def walksat(clauses, p, max_flips):
    # 创建初始解
    model = {}
    for clause in clauses:
        for literal in clause:
            if literal not in model and -literal not in model:
                model[literal] = bool(random.getrandbits(1))
    # 循环尝试翻转变量
    for i in range(max_flips):
        unsatisfied = [c for c in clauses if not any(model[l] for l in c)]
        if not unsatisfied:
            return model
        clause = random.choice(unsatisfied)
        if random.random() < p:
            var = random.choice(clause)
        else:
            scores = {l: sum(not any(model[l] for l in c) for c in unsatisfied) for l in clause}
            var = max(scores, key=scores.get)
        model[var] = not model[var]
    return None

# 测试
clauses = [[-1, 2], [-2, 3], [-3, 4, -1]]
model = walksat(clauses, 0.5, 100)
print(model)

其中，`clauses`表示CNF范式中的所有子句，`p`表示翻转变量的概率，`max_flips`表示最大尝试翻转的次数。函数`walksat`返回一个字典，表示求解得到的可行解。如果没有找到可行解，则返回`None`。