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分支決策是CDCL（ Conflict Driven Clause Learning）求解器一個十分關鍵的環節，一個妤的分支策略可以減少分支決策次數進而提高SAT求解器的效率。目前，先進的分支策略大都結合了沖突分析過程，但分支策略對參與沖突分析的變量獎勵方法有所不同，因此所挑選出的決策變量會有所差異。文中考慮到決策變量總是在未賦值變量中選取的這一重要事實，在EVSIDS（ Exponential Variable State Independent Decaying Sum）分支策略的基礎上提出了一種新的分支策略，稱為基于獎勵機制的分支策略（簡稱RACT分支策略）。RACT分攴策略對沖突分析中被撤銷賦值的變量再次給予獎勵，以増大未賦值變量中頻繁參與沖突分析的變量被選擇為分支變量的可能性。最后，將所提岀的分攴策略嵌入到 Glucose4.1求解器中以形成新的求解器 Glucosea.1十RACT，以2017年SAT競賽中的350個實例為實驗數據集來測試RACT分支策略的有效性。實驗結果表明，求解器 Glucose4.1十RACT比原版求解器能求解出更多的實例個數，尤其在求解可滿足實例的個數上增加了%，此外在求解350個競賽實例上所花費的總時間較 Glucose4.1減少了3.9%，以上實驗數據均說明所提分支策略可以有效減少搜索樹的分支決策次數并給出正確的搜索空間，進而提高了SAT求解器的求解能力。
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