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可满足性后门复杂性的权衡:动态子解算器和搜索过程中的学习。 (英语) Zbl 1357.68205号

摘要:人们对识别组合问题的结构特性有着相当大的兴趣,这些特性可以产生有效的算法来解决这些问题。一些形式的结构,例如底层约束图的属性,是“容易”识别的。其他的,如后门集合,也很有趣,因为它们捕获了最先进的约束求解器以及许多实际问题实例的关键方面。虽然后门最初是为了捕获求解器基于传播的简化机制而引入的,但最近也在易于处理的语法类(如2CNF和Horn)的上下文中对其进行了研究。然而,这些语法类并没有捕获解算器的关键方面,例如空子句(即违反约束)检测。我们表明,合并无关紧要的发音特征(如空子句检测)对找到大小为\(k)的后门的复杂性(在最坏的情况下会变得更难)和所产生后门的大小(可以变得任意小)都有显著影响。经验上,我们表明,常用的多项式时间“动态”约束传播机制,如单元传播、纯文字消除和探测,通常会导致现实世界领域中的后门集比Horn和RHorn等“静态”定义的类小得多,从而更简洁地捕捉结构。我们还揭示了删除后门这个简单概念的固有局限性,特别是通过研究可重命名的Horn子公式。最后,我们扩展了后门的概念,将搜索过程中的学习纳入其中,这是几乎所有最先进的系统SAT解算器的一个关键方面,并从理论和经验上表明,这大大减少了生成后门集的大小。我们的结果表明,为设计组合问题的有效算法而探索的结构概念应该捕获所解决的组合问题的静态和动态可识别属性。

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68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
68T27型 人工智能中的逻辑
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全文: 内政部

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