如何优化布尔表达式

时间:2019-06-02 13:49:50

标签: optimization tree genetic-algorithm boolean-logic reinforcement-learning

问题陈述如下:

有一组函数,例如f1到fn仅输出0或1以及三个布尔运算(AND,OR和NOT),涉及到这些函数的逻辑表达式将生成如下:

F1或F2以及F3或………。 [逻辑表达式不一定必须包含所有n个变量]。

预期生成的逻辑表达式会生成对或错信号,从而驱动黑盒运行。 逻辑表达式的“成功”可以通过度量来度量,但是,除了该度量之外,黑匣子中没有其他可用的数据。

是否有找到最佳逻辑规则的方法,该规则给出黑盒“最佳”的测量性能?

我尝试过强行强制,但是我认为这不是解决此问题的最佳方法。首先,给定或接受,对逻辑表达式对黑盒性能的每次评估大约需要2到5秒。

关于解决方案的性质,预计会有以下内容[尽管对它们不是完全有信心]:

  1. 大多数解决方案预计会带来负面影响 指标,最佳解决方案是拥有一个正指标。

  2. 大多数解决方案的指标应接近零, 最佳解决方案的指标也有望接近 零,但略微为正。

  3. 预计会有多个最佳解决方案,但是会有所不同     最佳解决方案的指标之间不会     很大。

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