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CDCL SAT解算器中通过单位传播实现子句生动化。 (英语) Zbl 1478.68325号

摘要:冲突驱动子句学习(CDCL)SAT解题器中的原始子句和已学子句通常包含多余的文字。这可能会对求解器性能产生负面影响,因为多余的文字可能会降低布尔约束传播的有效性和后续学习子句的质量。为了克服这个缺点,我们提出了一种子句生动化方法,该方法通过应用单元传播来消除多余的文本。在SAT解算器触发某些选定的重新启动之前,激活提议的子句生动化,并且只影响原始子句和学习子句的子集,根据文本块距离(LBD)等指标,这些子句被认为更相关。此外,我们还对最近SAT竞赛的硬组合和应用类别进行了实证调查。结果表明,当将所提出的方法并入五个性能最佳的CDCL SAT解算器(葡萄糖、TC葡萄糖、COMiniSatPS、MapleCOMSPS和MapleCOMSPLRB)时,解决了大量额外的问题。更重要的是,实证调查包括对小句活体化有效性的深入分析。值得一提的是,这里描述的一位SAT解题者在2017年SAT竞赛的主赛道上排名第一,这得益于所提议的条款生动化。该求解器在本文中得到了进一步的改进,并在2018年SAT竞赛的主赛道上获得了铜牌。

理学硕士:

68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
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