×
尤塞夫·哈马迪；萨伊德·贾布尔；拉赫达尔·塞伊斯

从命题可满足性的冲突中学习。 （英语） Zbl 1242.68287号

4个或 第10期，第1期，第15-32页（2012年）.
摘要：学习是一个一般概念，在许多人工智能领域发挥着重要作用。在本文中，我们讨论了用于解释搜索过程中遇到的失败或冲突的学习范式。这种解释是通过冲突分析得出的，通常表示为一种新的约束，通常用于动态避免将来发生类似情况。在关注布尔可满足性（SAT）中的子句学习之前，我们首先概述了这一强大的推理工具在其他领域的一些重要工作，例如约束满足和真值维护系统。然后，我们对导致今天被称为冲突驱动子句学习（CDCL）的最重要的工作进行了全面的调查，这是现代SAT解题器的关键组成部分之一。理论上，当前具有子句学习功能的SAT解题器与一般的解决方案证明系统一样强大。实际上，具有数百万个变量和子句的现实世界SAT实例现在属于这种解决范式的范围。

引用于三文件

MSC公司：

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

关键词：

可满足性；冲突学习；约束满足

软件：

SATO公司；糠；超小卫星；ManySAT公司；二甲基丙烯酸甲酯
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Hamadi}等人，4OR 10，No.1，15--32（2012；Zbl 1242.68287）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Audemard G、Bordeaux L、Hamadi Y、Jabbour S、Sais L（2008）冲突分析的通用框架。输入：SAT，第21-27页·Zbl 1138.68485号
[2] Audemard G、Bordeaux L、Hamadi Y、Jabbour S、Sais L（2008）冲突分析的通用框架。技术报告MSR-TR-2008-34，Microsoft Research，2008年2月·Zbl 1138.68485号
[3] Audemard G、Lagniez J-M、Mazure B、Sais L（2011）关于冻结和重新激活所学子句。摘自：第14届满意度测试理论与应用国际会议（SAT’2011）论文集，第188-200页·Zbl 1330.68267号
[4] Bayardo RJ，Miranker DP（1996）约束满足问题的天基学习算法复杂性分析。摘自：《第13届全国人工智能会议论文集》，第298-304页
[5] Bayardo RJ Jr，Schrag RC（1997）使用CSP回顾技术来解决真实世界的SAT实例。In:AAAI，第203-208页
[6] Biere A，Biere A，Heule M，van Maaren H，Walsh T（2009）《可满足性手册：人工智能和应用领域第185卷》。荷兰阿姆斯特丹IOS出版社·Zbl 1183.68568号
[7] Biere A（2008）冲突驱动卫星解决方案的自适应重启策略。收录于：第11届满意度测试理论与应用国际会议（SAT'08）论文集，第28-33页·Zbl 1138.68533号
[8] Brisoux L，Gregoire E，Sais L（1999）通过冗余改进SAT的回溯搜索。摘自：智能系统方法论国际研讨会，第301-309页
[9] Bruynooghe M（1981）通过智能回溯解决组合搜索问题。Inf过程Lett 12（1）：36–39·doi:10.1016/0020-0190（81）90074-0
[10] Chandru V，Hooker J（1999）逻辑推理的优化方法。威利，伦敦·Zbl 0997.90506号
[11] Crawford JM，Baker AB（1994）可满足性算法应用于调度问题的实验结果。在：第12届全国人工智能大会论文集（AAAI’94），第1092–1097页
[12] Davis M，Logemann G，Loveland DW（1962）理论证明的机器程序。通信ACM 5（7）：394–397·Zbl 0217.54002号 ·数字对象标识代码：10.1145/368273.368557
[13] Dechter R（1986）在约束-满足问题中搜索的同时学习。收录：AAAI，第178-185页
[14] Dechter R（1990）约束处理的增强方案：回跳、学习和割集分解。Artif Intell艺术情报41（3）：273–312·doi:10.1016/0004-3702（90）90046-3
[15] Doyle J（1979）真理维护体系。艺术智能12（3）：231–272·doi:10.1016/0004-3702（79）90008-0
[16] Dubois O，AndréP，Boufkhad Y，Carlier Y（1996）第二个DIMACS实施挑战：集团、着色和可满足性。在：离散数学和理论计算机科学DIMACS系列，SAT vs.UNSAT，第26卷。美国数学学会，第415-436页
[17] Een N，Sörensson N（2005）Minisat——冲突条款最小化的sat求解器。附：第八届满意度测试理论与应用国际会议论文集（SAT'05）
[18] Eén n，Biere A（2005）通过变量和子句消除在sat中进行有效的预处理。输入：SAT，第61-75页·Zbl 1128.68463号
[19] Eén n，Sörensson n（2003）可扩展卫星解算器。摘自：第六届满意度测试理论与应用国际会议论文集（SAT'03），第502-518页·Zbl 1204.68191号
[20] Frost D，Dechter R（1994），死驱动学习。收录：AAAI，第294-300页
[21] Gasching J（1979）某些搜索算法的性能测量和分析。卡内基梅隆大学计算机科学系博士论文
[22] Ginsberg ML（1993）《动态回溯》。Artif Intell Res杂志（JAIR）1:25–46·Zbl 0900.68179号
[23] Gomes CP，Selman B，Crato N，Kautz HA（2000）可满足性和约束满足问题中的重尾现象。J自动推理24（1/2）：67–100·Zbl 0967.68145号 ·doi:10.1023/A:1006314320276
[24] Gomes CP，Selman B，Kautz HA（1998）通过随机化推进组合搜索。收录：AAAI/IAAI，第431-437页
[25] Hamadi Y、Jabbour S、Sais L（2009）《动态包容学习》。收录：第21届IEEE人工智能工具国际会议——ICTAI’09，第328–335页
[26] Hamadi Y、Jabbour S、Sais L（2009）《ManySAT：并行SAT求解器》。国际标准时间6:245–262·Zbl 1193.68227号
[27] Heule M，Järvisalo M，Biere A（2010），cnf配方奶粉的条款消除程序。摘自：第17届编程、人工智能和推理逻辑国际会议（LPAR'10），第357-371页·Zbl 1306.68144号
[28] Heule M，Järvisalo M，Biere A（2011）基于二元蕴涵图的高效cnf简化。摘自：第14届满意度测试理论与应用国际会议论文集（SAT’11），第201–215页·Zbl 1330.68269号
[29] 胡克J（2000）基于逻辑的优化方法：结合优化和约束满足。威利，伦敦·Zbl 0974.90001号
[30] Hooker JN（1989）输入校样并排列一个切割平面。信息J计算1（3）：137–145·Zbl 0752.90051号 ·doi:10.1287/ijoc.1.3.137
[31] 胡克·JN，Fedjiki C（1990）命题逻辑中推理问题的分支与切割解法。数学艺术智能安1：123–139·Zbl 0878.68065号 ·doi:10.1007/BF01531074
[32] 黄J（2007）重新启动对小句学习效率的影响。摘自：第20届国际人工智能联合会议记录（IJCAI'07），第2318-2323页
[33] Jeroslow RG，Wang J（1990）解决命题可满足性问题。数学艺术智能安1:167–187·Zbl 0878.68107号 ·doi:10.1007/BF01531077
[34] Kautz HA、Horvitz E、Ruan Y、Gomes CP、Selman B（2002）《动态重启策略》。收录：AAAI/IAAI，第674-681页
[35] Li CM，Anbulagan（1997）基于单位传播的可满足性问题启发式。收录：IJCAI’97，第366–371页
[36] Luby M、Sinclair A、Zuckerman D（1993）拉斯维加斯算法的最佳加速。Inf过程Lett 47:173–180·Zbl 0797.68139号 ·doi:10.1016/0020-0190（93）90029-9
[37] Marques Silva JP，Sakallah KA（1996）Grasp–一种新的可满足性搜索算法。In:ICCAD，第220-227页
[38] Marques-Silva JP，Sakallah KA（1999）抓取：命题可满足性的搜索算法。IEEE跨计算48（5）：506–521·Zbl 01935259号 ·数字对象标识代码：10.1109/12.769433
[39] Marques-silva JP（1999）分支启发式在命题可满足性算法中的影响。摘自：第九届葡萄牙人工智能EPIA会议，第62-74页
[40] McAllester DA（1980）《真理维护观》。AI备忘录551，麻省理工学院AI实验室，1980年8月
[41] Morris P（1993）逃离局部极小值的突破方法。摘自：《第十一届全国人工智能会议论文集》（AAAI'93），第40-45页
[42] Moskewicz MW，Madigan CF，Zhao Y，Zhang L，Malik S（2001）Chaff：设计一种高效的sat求解器。输入：DAC，第530-535页
[43] Piette C，Hamadi Y，Sais L（2008）《复活命题子句公式》。摘自：第18届欧洲人工智能会议记录（ECAI'08），第525-529页
[44] Pipatsrisawat K，Darwiche A（2007）用于可满足性求解器的轻量级组件缓存方案。摘自：2007年SAT会议记录，第294–299页
[45] Pipatsrisawat K，Darwiche A（2008）高效不可满足证明的新子句学习方案。在：AAAI，第1481-1484页
[46] Pipatsrisawat K，Darwiche A（2009年）《关于子句学习的力量》（On the power of clause-learning sat solvers with restarts）。包含：CP，第654-668页
[47] Pipatsrisawat K，Darwiche A（2009），子句学习可满足性求解器的基于宽度的重启策略。摘自：第十二届国际可满足性测试理论与应用会议（SAT'09）论文集，第341-355页
[48] Prosser P（1993）约束满足问题的混合算法。计算智能9:268–299·文件编号：10.1111/j.1467-8640.1993.tb00310.x
[49] Quine WV（1955）简化真值函数的方法。《周一美国数学》62（9）：627–631·Zbl 0068.24209 ·doi:10.2307/2307285
[50] Robinson JA（1965）基于归结原理的面向机器的逻辑。美国临床医学杂志12:23–41·Zbl 0139.12303号 ·数字对象标识代码：10.1145/321250.321253
[51] Sais L（2008）《SAT问题：进步与发展》。爱马仕出版有限公司，伦敦
[52] Sörensson N，Biere A（2009）最小化习得子句。摘自：2009年第12届满意度测试理论与应用国际会议，第237-243页
[53] Stallman RM，Sussman GJ（1977）计算机辅助电路分析系统中的正向推理和依赖定向回溯。艺术智能9（2）：135–196·Zbl 0372.94024号 ·doi:10.1016/0004-3702（77）90029-7
[54] Subbarayan S，Pradhan DK（2004）Niver：预处理sat实例的非递增变量消除分辨率。In:SAT（2004）·Zbl 1122.68618号
[55] Tseitin GS（1968）关于命题演算中推导的复杂性。In:Slesenko HAO（ed）建构主义数学和数学逻辑的结构，第二部分，第115–125页
[56] Warners JP（1998）线性不等式到合取范式的线性时间变换。Inf Process Lett 68（2）：63–69·Zbl 1339.68244号 ·doi:10.1016/S0020-0190（98）00144-6
[57] Zhang H（1997）SATO：一个有效的命题证明者。收录：McCune W（ed）《第14届自动扣减国际会议论文集》，LNAI，第1249卷。柏林施普林格，第272-275页
[58] 张林涛（2005）论包容去除与动态cnf简化。输入：SAT，第482-489页·兹比尔1128.68488
[59] Zhang L，Madigan CF，Moskewicz MH（2001）布尔可满足性求解器中的高效冲突驱动学习。收录：ICCAD，第279-285页
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。