结合启发式算子的单变量边缘分布算法求解sat问题

单变量边缘分布算法（umda）是一种新的进化算法，是求解复杂问题的一种有效算法。根据sat问题的特点，本文提出了一种求解sat问题的改进单变量边缘分布算法（heumdasat），该算法结合sat问题本身固有的结构信息与当前群体的优秀解所提供的全局信息，构造了一个新的启发算子，并将此算子结合到单变量边缘分布算法中。此算子不同于随机搜索算子，由其产生的个体可以使得算法跳出局部最优并探索新的潜在区域，并且加快算法的收敛速度。用satlib库中的标准sat问题对heumdasat算法进行测试，实验结果表明该算法在