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最小不满足子集计数的领域无关方法的评估。(英语) Zbl公司 1415.68184
Barthe,Gilles(编辑)等人,LPAR-22。第22届编程逻辑、人工智能和推理国际会议,埃塞俄比亚阿瓦萨,2018年11月17日至21日。精选论文。曼彻斯特:轻松。史诗服务器。计算机。57131-142(2018年)。
摘要:在许多不同的应用中,我们被赋予一组约束,目的是决定该集合是否可满足。如果集合被确定为不可满足的,则可能有兴趣分析这种不可满足性。最小不可满足子集(MUSes)的识别就是这样一种分析。发现的缪斯越多,就越能洞察不可满足性。然而,对所有缪斯女神的全面列举往往是困难的。因此,需要以在线方式,即逐个识别muse的算法。此外,由于muse在不同的约束域中找到了应用,并且新的应用仍然出现,因此需要领域无关的MUS枚举方法。
在本文中,我们对四种最新的领域无关MUS枚举算法进行了实验评估:MARCO、TOME、ReMUS和DAA。评估在SAT、SMT和LTL约束域中进行。结果表明,没有银弹算法可以在所有领域中击败所有其他算法。
整个系列请参见[Zbl 1407.68021].
理学硕士:
68吨20 人工智能环境下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68周40 算法分析
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全文: 内政部