基于強化學習的柱形代數分解變元擇序

摘要： 柱形代數分解是半代數系統(tǒng)求解和實量詞消去的基本工具.實際求解過程中,不同變元序的選擇對柱形代數分解的效率影響重大.目前已有的啟發(fā)式或機器學習擇序的方法基本都建立在多項式系統(tǒng)的支撐集是影響變元序的決定因素這一隱含假設上.文章首先通過設計同支撐集變系數的實驗對這一假設進行了檢驗,實驗表明支撐集確實是影響最佳變元序的重要因素但并非唯一因素.針對同支撐集變系數的柱形代數分解最佳擇序問題... （共24頁）