H-GRASP：混合SAT解法器的GRASP改进算法

"H-GRASP：一种基于GRASP改进的混合SAT解法器.pdf" 本文主要探讨了在解决含有伪布尔（PB）和合取范式（CNF）混合约束问题上的新算法——H-GRASP（Hybrid GRASP）。GRASP（Generalized Reduced Greedy Randomized Adaptive Search Procedure）是一种贪心随机化搜索算法，常用于优化问题。然而，其在处理复杂混合约束问题时存在局限性。H-GRASP通过引入切削平面技术来增强算法性能，以处理PB约束条件间的推理，这些推理被整合到蕴涵图中，用于冲突分析和学习过程。 文章指出，H-GRASP算法的核心是将PB约束的推论与传统的CNF冲突分析相结合，这有助于更有效地识别和避免解空间中的矛盾。与传统的整数线性规划（ILP）方法和纯基于SAT（Satisfiability Problem）的方法相比，H-GRASP在解决混合约束问题时表现出了显著的优势。实验结果显示，H-GRASP不仅大幅减少了运行时间，提高了求解速度，而且在保证较低计算成本的同时，能够找到有效的解决方案。 此外，文章还对比分析了H-GRASP与其他两种方法（ILP和纯SAT）的性能，提供了详细的实验数据以证明其优越性。这些比较研究对于理解不同算法在解决特定类型问题时的行为和效率具有重要价值。 该研究由江苏省自然科学基金和江苏省“333高层次人才培养工程”专项资助，作者团队来自江南大学信息工程学院、中国电子科技集团公司第五十八研究所和无锡职业技术学院，涵盖了FPGA布局布线、数字集成电路设计和计算机应用等多个领域的专家。 关键词：布尔可满足性，势约束，整数线性规划，伪布尔 通过H-GRASP的提出，研究者为混合约束问题的求解提供了一个更为高效的工具，对于理论研究和实际应用，特别是在电子设计自动化（EDA）领域，有着重要的理论和实践意义。