相对于标准约束优化问题,广义约束优化问题(或称析取优化问题1的等式或不等式约束条件中不仅包含逻辑“与”关系,还含有逻辑“或”关系.单调速率(RM)优化问题是广义约束优化问题的一个重要应用.目前RM优化问题已有的解法包括函数变换、混合整数规划、线性规划搜索等算法.随着任务数的增多,这些算法的求解时间较长.提出一种基于线性规划的深度广度混合搜索算法(LPHS),将广义约束优化问题拆分成若干子问题建立线性规划搜索树,合理选择搜索顺序,利用动态剪枝算法减小子问题的规模,最终求得最优解,实验结果表明,LPHS算法比其他方法有明显的效率提升.研究成果与计算机基础理论中的可满足性模理论的研究相结合,有助于提高可满足性模理论问题的求解效率,促进该理论在程序验证、符号执行等领域的进一步应用.
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