Genetic Algorithm for Restricted Maximum k-Satisfiability in the Hopfield Network

The restricted Maximum k-Satisfiability MAX- kSAT is an enhanced Boolean satisfiability counterpart that has attracted numerous amount of research. Genetic algorithm has been the prominent optimization heuristic algorithm to solve constraint optimization problem. The core motivation of this paper is to introduce Hopfield network incorporated with genetic algorithm in solving MAX-kSAT problem. Genetic algorithm will be integrated with Hopfield network as a single network. The proposed method will be compared with the conventional Hopfield network. The results demonstrate that Hopfield network with genetic algorithm outperforms conventional Hopfield networks. Furthermore, the outcome had provided a solid evidence of the robustness of our proposed algorithms to be used in other satisfiability problem

An Enhanced Fuzzy-Genetic Algorithm to Solve Satisfiability Problems

International audienc

Genetic optimisations for satisfiability and Ramsey theory

The art of using evolutionary mechanisms for identifying satisfiability has produced a range of efficient solutions to this otherwise computationally challenging problem. Since their first use these evolutionary methods have been changed and adapted to produce increasingly efficient solutions. This paper introduces two unique alternatives to the optimisation of these methods, the first through the introduction of alternative mutation operators and the second through utilizing a grammatical encoding which has been proven to improve neuroevolution. The goal of this paper is to identify whether these two alternatives are candidates for future investigation in improving evolutionary satisfiability solvers

Algoritmos evolutivos : Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSAT

En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Algoritmos evolutivos : Estudio de escalabilidad sobre el problema COUNTSAT

En este trabajo se investiga la influencia del tamaño del problema en la performance de los Algoritmos Evolutivos (AEs), utilizados para resolver una variante NP-difícil del problema MAXSAT denominada COUNTSAT. Para ello se ha realizado una recopilación de diferentes tipos de AEs, desarrollados para mejorar la calidad de los resultados. También, se describen los AEs usados para analizar el comportamiento de los mismos frente a problemas de tamaño creciente, tomados de benchmarks internacionales. Este estudio incluye el análisis de la incorporación de distribución y paralelismo en la resolución del problema, como caminos alternativos para encontrar el óptimo con menor esfuerzo numérico.Eje: V - Workshop de agentes y sistemas inteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI