导读:本文包含了可满足性问题论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:性问题,算法,布尔,多项式,电泳,芯片,精确。
可满足性问题论文文献综述
孙瑞[1]（2018）在《基于可满足性问题的密码体制构造及应用》一文中研究指出随着信息技术的迅猛发展,大数据环境下用户信息在传递过程中的安全性问题成为人们最关注的热点之一。众所周知,公钥加密体制是近代密码学的重要研究内容,同时也是保障大数据环境下用户数据安全的重要工具。然而许多经典的公钥加密体制都不能满足较高的可证明安全性,且现有的许多公钥加密方案常常为了满足某些特殊性质(如同态性、可验证性、可委派性等)而很难达到较高的安全性,因此研究如何构造安全的公钥加密体制显得尤为必要。本文以可满足性问题(SAT)为基础,以SRR模型和可证明安全理论为工具,对基于随机正则可满足性问题的公钥加密方案的安全性进行了具体研究。本文主要研究工作如下:(1)基于可满足性问题的公钥加密方案。首先,对传统的SRR(N,k,s)模型进行改进,使其满足对数据加密的功能;其次,根据现有的对随机正则(k,s)-SAT问题临界值的研究,合理约束所构造的(3,s)-SAT合取范式的约束密度,从而生成难解的(3,s)-SAT实例并加密明文;最后,在可证明安全理论的框架下证明本方案能够满足选择明文攻击安全。(2)基于可满足性问题的混合加密方案。首先,基于随机正则公式在相变点附近的难解性问题,结合并改进SRR模型,用以加密明文;其次,在已有的Damg?rd Elgamal方案的基础上,引入数据封装机制和Hash函数提升其安全性,提出了一个基于SAT与离散对数问题的混合加密方案;最后分析表明,本方案与已有的基于SAT的混合加密方案相比,私钥长度更短,满足密文可验证性,且能够安全抵抗适应性选择密文攻击安全。(3)基于可满足性问题的混合加密方案在快递保密面单中的应用。利用基于SAT的混合加密算法对用户的信息进行加密,在快递运输和派送阶段,由于密文的可验证及算法的安全性,不仅能够保障快递线下运输时用户信息的隐私性,还能保障信息的完整性与可用性,从而减少了用户信息在线下泄露的风险。(本文来源于《贵州大学》期刊2018-06-01）
丁陈陈[2]（2018）在《最大可满足性问题的博弈算法研究》一文中研究指出最大可满足性问题(MaxSAT)是人工智能领域研究的核心问题之一,很多复杂的实际问题都可以通过MaxSAT建模并求解,对于MaxSAT问题的研究具有理论和实际的双重意义。近些年,随着科学研究的进步和工业技术的发展,MaxSAT问题的规模成倍增长。为满足新的MaxSAT问题求解的需求,本文基于布尔博弈模型提出两个适用于不同规模MaxSAT实例求解的博弈算法,包括用于求解一般规模MaxSAT实例的基本博弈算法bgmaxsat和用于求解大规模MaxSAT实例的分组博弈算法bgmaxsat_m。本文的主要工作总结为以下四点。(1)我们提出一种将MaxSAT实例映射为布尔博弈模型的建模方法,通过博弈参与者的策略选择过程来模拟MaxSAT实例中的变量赋值过程。博弈参与者的策略基于重新定义的目标函数和收益计算函数进行选择,并依据其他参与者的策略不断更新。(2)针对MaxSAT问题的特征,我们对经典布尔博弈模型进行改进,提出基于动态收益矩阵的动态博弈模型。在动态博弈模型中,参与者的收益矩阵在博弈过程中实时变化,使得所有参与者都能够按照自身的目标函数快速收敛。基于动态博弈模型,我们提出求解一般规模MaxSAT实例的基本博弈算法bgmaxsat。(3)针对大规模MaxSAT实例产生大量博弈参与者的问题,我们提出一种新的博弈参与者联盟构建方法。我们基于无向图重建博弈参与者间的关系,将相互间无关系的参与者划分为一组来构建联盟,从而有效降低博弈规模。(4)基于博弈参与者联盟,我们提出求解大规模MaxSAT实例的分组博弈算法bgmaxsat_m。在bgmaxsat_m算法中,我们将博弈的基本单位设定为参与者联盟,并将信息共享通道仅设定在联盟之间。在实验部分,我们基于4个测试数据集进行了多组对比实验。首先,我们在846个一般规模MaxSAT实例上评估bgmaxsat算法,并与CCLS2016、Swcca-ms、ahmaxsat1.55叁个最新算法进行对比。实验结果表明,在求解一般规模的MaxSAT实例时,bgmaxsat算法的性能与CCLS2016算法相近,其分别在不同分类的实例上各占优势,同时优于Swcca-ms算法和ahmaxsat1.55算法。其次,我们在100个变量规模超过105的大规模MaxSAT实例上评估bgmaxsat_m算法,并与CCLS2016、wbo、Open-wbo、pwbo、CnC-LS五个最新算法进行对比。实验结果表明,在求解大规模MaxSAT实例时,bmgaxsat_m算法的性能在所有分类的实例上均明显优于CCLS2016算法、wbo算法和pwbo算法,并且在随机分类的实例上优于Open-wbo算法和CnC-LS算法,而仅在部分工业分类的实例上不及Open-wbo算法和CnC-LS算法。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-05-21）
崔帅飞[3]（2018）在《基于GPU的可满足性问题求解算法的实现》一文中研究指出在计算机科学中,布尔可满足性问题(有时称为命题满足性问题或SAT问题)是确定是否存在一个问题的解,其满足给定的布尔公式。换句话说,它判断给定的布尔公式的变量是否可以赋予真值TRUE或FALSE,使得给定的布尔公式最后的结果为TRUE。如果最后的结果是TRUE,那我们就称该公式被为可满足。另一方面,如果不存在这样的分配,即对于所有可能的变量分配,由该公式表示的结果为FALSE,那么就称该公式不可满足。SAT是第一个被证明是NP完全的问题。这意味着复杂等级NP中的所有问题(包括广泛的自然决策和优化问题)与SAT一样难以解决。没有已知的算法可以有效地解决每个SAT问题,并且通常认为不存在这样的算法,但是这种信念尚未在数学上证明。该技术是当代理论计算机科学研究的核心问题之一。GPU适用于大规模数据并行处理,具有很高的计算性价比,且在通用计算领域有广泛应用。本文面向大规模问题的求解需求,研究基于GPU的可满足性求解技术。由于已有求解器算法具有较强的控制依赖关系,是公认的难以被直接映射至的算法之一。本文分两步对问题进行求解。第一步:首先进行非精确求解过程,这一过程使用的是遗传算法和模拟退火算法相互结合的算法,通过使用这一混合算法,从解空间中找出十分靠近准确解的非准确的解;第二步:将得到的非精确解作为输入解,对此解进行精确求解,这一过程使用的算法是DPLL算法,通过DPLL算法得到满足问题的精确解,从而解决问题。在基于局部搜索的非精确求解技术中,为可满足性求解问题建立数学优化模型,我们将模拟退火算法和遗传算法结合起来,基于GPU实现了细粒度并行化,从而高效收敛到局部最优解。在基于DPLL的精确求解过程中,以非精确求解中局部搜索所得到的非精确解,作为所选择变量的赋值参考,再以传统精确求解方式进行求解,从而得到最终解。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-03-20）
吕逸杰,刘芳,周婷,艾江俊,巫光福[4]（2018）在《随机多比特翻转算法求解布尔多项式方程组可满足性问题》一文中研究指出布尔多项式方程组求解问题是数学与计算机科学中的难解之一,极大布尔多项式方程组可满足性问题是一般布尔多项式方程组求解问题的扩展问题.为了解决极大布尔多项式方程组可满足性问题,首先,提出了一种可证明是否存在满足全部函数为0的解的贪婪算法,结果是不存在满足256个函数全部为0的解;其次,提出了一种基于低密度奇偶校验码,比特翻转译码算法与随机数相结合的随机多比特翻转算法.(本文来源于《江西理工大学学报》期刊2018年01期）
候琳珊,李德[5]（2017）在《基于极大布尔多项式方程组的可满足性问题研究》一文中研究指出在选定的256个含有128个变量的布尔多项式中,我们通过对每个变量个数的统计,分析它们各自出现的频率,分类并对具有相同特征的变量进行赋值,简化变量个数,寻找到一组x_1,x_2,(43),x_(12) _8的赋值(其中x_i的取值均在GF(2)中)使得f_1,f_2,(43),f_(12) _8在这组变量的赋值下函数值取值为0的个数最多。通过上述赋值,我们确定出9个变量的取值,即x _(18),x_(33),x_(35),x _(45),x_(59),x _(63),x_(84),x _(96),x_(101)。对剩余的14个变量和256个多项式的奇偶项进行分析和处理,最终确定出14个变使得多项式为0的个数最多。(本文来源于《计算机产品与流通》期刊2017年10期）
王楠[6]（2017）在《可满足性问题的算法研究》一文中研究指出可满足性问题(即SAT问题)是第一个NP完全问题,这一个典型且着名的判定问题早在1971年的时候就已经被S.A.Cook证明出来。SAT问题不仅是逻辑学的一个基本核心问题,在计算机的理论与应用方面、人工智能领域、自动化推理领域等方面都有着举足轻重的作用。遗传算法作为不完备算法中比较典型的一种智能算法,一直因其自我进化的特点被广泛的用在求解SAT问题上,目前是比较有效的一种方法。本文根据SAT问题的特点,通过分析传统遗传算法和蚁群算法在求解SAT问题上的不足,提出了一种新的基于混合蚁群遗传算法的SAT问题求解方法。与一般遗传算法相比,本文在如下几个方面进行了改进:改进了原有遗传算法初始解的生成方式,用以提高初始解的质量;改进了变异算子,这种变异不再是盲目的变异,而是根据不满足子句中文字的分布情况来决定变异的方向,强化了搜索最优解的能力;在遗传算法的基础上融入了蚁群算法的思想,利用迭代过程中累积的信息,增加了进化算子,并且这种进化是单方向的,即只接受朝着好的方向进化,提高了下一代解的整体质量。最后通过实验结果表明:该算法大部分情况下仅通过迭代较少的次数就能找到解,能够有效避免蚁群算法和遗传算法过早收敛的缺点,具有较强的寻优能力。但是,注意到初始解集往往对最终的寻优结果存在较大的影响,一个质量不高的初始解集就意味着程序迭代更多的次数,甚至容易陷入局部最优而根本跳不出来。为了避免出现这类情况,本文随后提出了多种群遗传算法,即同时生成多个种群,替代原有的单一种群,各个种群即独立遗传进化又相互交流协作,当有某个种群找到真解时,迭代结束。并通过大量实例测试证明,多种群遗传算法的寻优能力和求解效率也要明显优于一般蚁群算法和遗传算法。最后,本文中改进的两种算法都是通过MATLAB算法实现,在标准测试库中选取了大量测试实例进行试验,实验结果证明本论文提出的两种改进算法是切实可行对的。(本文来源于《北方民族大学》期刊2017-07-01）
付江龙,杨阳,陈素军,赵天骄[7]（2017）在《可满足性问题的约束求解器应用浅析》一文中研究指出约束求解问题涉及广泛,解决约束求解问题的一个重要方法就是SMT理论.本文介绍了两种利用SMT理论设计的约束求解器,分析了其求解原理和主要应用,并对以上两种约束求解器的优缺点进行探讨.约束求解器的研究为解决相对应的约束求解问题提供了思路和方法.(本文来源于《河北建筑工程学院学报》期刊2017年02期）
郭莹[8]（2017）在《布尔可满足性问题研究综述》一文中研究指出布尔可满足性(简称SAT)问题是研究最广泛的NP-完全(简称NPC)问题之一。编码、预处理和求解算法是SAT问题求解的3个关键技术,近年来涌现了大量成果。SAT问题广泛应用在生产和生活中,SAT求解技术的健壮性和综合性能迫切需要进一步提升。从SAT问题分类、SAT问题应用领域、研究现状及面临的挑战等方面对相关研究成果进行梳理。(本文来源于《软件导刊》期刊2017年05期）
聂茜,殷志祥[9]（2016）在《可满足性问题的基于芯片的DNA计算模型》一文中研究指出生物芯片计算是近些年来DNA计算的新兴研究领域,其本质特性是对信息高度的处理和高度并行性。可满足性问题是NP-完全问题中一类重要的问题,本文在DNA芯片的基础上提出利用DNA芯片解决可满足性问题的DNA计算模型。(本文来源于《阜阳师范学院学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
马莹,殷志祥,方欢[10]（2017）在《可满足性问题生物芯片DNA算法》一文中研究指出首先研究可满足性问题,报告了DNA计算关于可满足性问题的研究现状;然后介绍了微流路芯片高压凝胶电泳,给出了解决可满足性问题的解法;最后通过实例验证了算法的可行性。给出的算法操作简单、出错率低。算法只需要芯片电泳,不需要构造探针,也不需要荧光标记。对解决其他NP问题具有很好的借鉴意义。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2017年08期）
可满足性问题论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
最大可满足性问题(MaxSAT)是人工智能领域研究的核心问题之一,很多复杂的实际问题都可以通过MaxSAT建模并求解,对于MaxSAT问题的研究具有理论和实际的双重意义。近些年,随着科学研究的进步和工业技术的发展,MaxSAT问题的规模成倍增长。为满足新的MaxSAT问题求解的需求,本文基于布尔博弈模型提出两个适用于不同规模MaxSAT实例求解的博弈算法,包括用于求解一般规模MaxSAT实例的基本博弈算法bgmaxsat和用于求解大规模MaxSAT实例的分组博弈算法bgmaxsat_m。本文的主要工作总结为以下四点。(1)我们提出一种将MaxSAT实例映射为布尔博弈模型的建模方法,通过博弈参与者的策略选择过程来模拟MaxSAT实例中的变量赋值过程。博弈参与者的策略基于重新定义的目标函数和收益计算函数进行选择,并依据其他参与者的策略不断更新。(2)针对MaxSAT问题的特征,我们对经典布尔博弈模型进行改进,提出基于动态收益矩阵的动态博弈模型。在动态博弈模型中,参与者的收益矩阵在博弈过程中实时变化,使得所有参与者都能够按照自身的目标函数快速收敛。基于动态博弈模型,我们提出求解一般规模MaxSAT实例的基本博弈算法bgmaxsat。(3)针对大规模MaxSAT实例产生大量博弈参与者的问题,我们提出一种新的博弈参与者联盟构建方法。我们基于无向图重建博弈参与者间的关系,将相互间无关系的参与者划分为一组来构建联盟,从而有效降低博弈规模。(4)基于博弈参与者联盟,我们提出求解大规模MaxSAT实例的分组博弈算法bgmaxsat_m。在bgmaxsat_m算法中,我们将博弈的基本单位设定为参与者联盟,并将信息共享通道仅设定在联盟之间。在实验部分,我们基于4个测试数据集进行了多组对比实验。首先,我们在846个一般规模MaxSAT实例上评估bgmaxsat算法,并与CCLS2016、Swcca-ms、ahmaxsat1.55叁个最新算法进行对比。实验结果表明,在求解一般规模的MaxSAT实例时,bgmaxsat算法的性能与CCLS2016算法相近,其分别在不同分类的实例上各占优势,同时优于Swcca-ms算法和ahmaxsat1.55算法。其次,我们在100个变量规模超过105的大规模MaxSAT实例上评估bgmaxsat_m算法,并与CCLS2016、wbo、Open-wbo、pwbo、CnC-LS五个最新算法进行对比。实验结果表明,在求解大规模MaxSAT实例时,bmgaxsat_m算法的性能在所有分类的实例上均明显优于CCLS2016算法、wbo算法和pwbo算法,并且在随机分类的实例上优于Open-wbo算法和CnC-LS算法,而仅在部分工业分类的实例上不及Open-wbo算法和CnC-LS算法。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
可满足性问题论文参考文献
[1].孙瑞.基于可满足性问题的密码体制构造及应用[D].贵州大学.2018
[2].丁陈陈.最大可满足性问题的博弈算法研究[D].中国科学技术大学.2018
[3].崔帅飞.基于GPU的可满足性问题求解算法的实现[D].大连理工大学.2018
[4].吕逸杰,刘芳,周婷,艾江俊,巫光福.随机多比特翻转算法求解布尔多项式方程组可满足性问题[J].江西理工大学学报.2018
[5].候琳珊,李德.基于极大布尔多项式方程组的可满足性问题研究[J].计算机产品与流通.2017
[6].王楠.可满足性问题的算法研究[D].北方民族大学.2017
[7].付江龙,杨阳,陈素军,赵天骄.可满足性问题的约束求解器应用浅析[J].河北建筑工程学院学报.2017
[8].郭莹.布尔可满足性问题研究综述[J].软件导刊.2017
[9].聂茜,殷志祥.可满足性问题的基于芯片的DNA计算模型[J].阜阳师范学院学报(自然科学版).2016
[10].马莹,殷志祥,方欢.可满足性问题生物芯片DNA算法[J].计算机应用研究.2017
论文知识图
