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申请/专利权人：深圳国微芯科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于LBD和Berkmin策略删除学习子句的方法，采用混合删除策略，首先，在满足LBD删除策略的删除条件时，按照LBD值执行删除操作；然后，在满足Berkmin删除策略的删除条件时，按照活性值执行Berkmin删除操作。改变了传统LBD删除策略中固定冲突次数删除的方式，同时根据LBD阈值调节删除学习子句的数量，改善了传统LBD删除策略中每次删除一半数量学习子句的激进方式。由于LBD删除策略中执行删除操作时删除的学习子句的数量较少，可能导致学习子句数量爆炸，在后续的Berkmin删除策略中，按照学习子句活性进行重新排序，并对活性值较小的一半，按照学习子句的相关性（年龄、长度、活性值等）执行删除操作。本发明的方法简单，有效地提高了求解器的求解速度。
主权项：1.一种基于LBD和Berkmin策略删除学习子句的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤一，每次冲突分析后，计算学习子句的LBD值，以及学习子句集合的平均LBD值；步骤二，判断平均LBD值是否超过阈值K，若超过，则将学习子句集合按照LBD值排序，删除LBD值最大的学习子句；若未超过，则不执行删除操作；步骤三，判断冲突次数是否超过预设值，若超过预设值则转向步骤四，若未超过预设值则转向步骤一；步骤四，判断执行删除次数是否超过预设值，若超过则转向步骤五，若未超过则转向步骤一；步骤五，对学习子句集合中活性值小的部分学习子句执行Berkmin删除策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳国微芯科技有限公司 一种基于LBD和Berkmin策略删除学习子句的方法
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