乔·德弗里安特;巴特·博加特;莫里斯·布吕诺格 对称解释学习：SAT的有效动态对称处理。 （英语） Zbl 1496.68366号 Gaspers，Serge（编辑）等人，《满意度测试的理论和应用——2017年SAT》。第20届国际会议，澳大利亚维多利亚州墨尔本，2017年8月28日至9月1日。诉讼程序。查姆：斯普林格。莱克特。注释计算。科学。10491, 83-100 (2017). 摘要：布尔可满足性（SAT）问题实例中对称性的存在常常给求解者带来挑战。目前，处理对称性的最有效方法是通过静态对称破缺，这会生成不对称约束来添加到实例中。另一种方法是在求解过程中动态处理对称性。由于现代SAT解算器可以被视为命题证明生成器，因此在解算器的证明系统中添加对称规则将是动态处理对称性的简单方法。然而，这些提出的对称学习技术都不能与静态对称破坏相媲美。在本文中，我们提出了对称解释学习，这是一种基于学习单位传播中解释子句的对称图像的对称学习形式。一个关键思想是，只有当这些对称子句限制当前搜索状态时，即当它们是单元或冲突时，才能学习这些对称子句。我们进一步提供了关于对称解释学习的理论讨论，以及在最先进的SAT解算器中的工作实现。我们还提供了大量的实验结果，表明对称解释学习是第一个与静态对称破缺竞争的对称学习方案。关于整个系列，请参见[Zbl 1368.68008号]. 引用于三文件 MSC公司： 68伏15 定理证明（自动和交互式定理证明、演绎、解析等） 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68T20型 人工智能背景下的问题解决（启发式、搜索策略等） 关键词：布尔可满足性;对称;证明理论;对称学习;动态对称破缺 软件：糠;SymChaff公司;葡萄糖;超小卫星 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛J.Devriendt｝等人，Lect。注释计算。科学。10491、83--100（2017年；Zbl 1496.68366） 全文： 内政部 链接