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穆尔，内森;庞硕;亚历山大·拉兹博罗夫

基于CDCL的有序决策证明系统。 （英语） Zbl 1526.68011号

SIAM J.计算。 51，第4期，1368-1399（2022）.
小结：我们证明了冲突驱动子句学习（CDCL）SAT解析器与有序决策策略和decision学习方案等价。我们还证明了，通过将此学习方案替换为相反的方案，当回溯时，其停止在第一个非冲突子句之后，它们就等价于一般解决方案。据我们所知[M.葡萄酒，“常见变量决策启发式的硬示例”，载于：第34届AAAI人工智能会议论文集2020，1652-1659（2020）]，这是第一次对特定决策策略和子句学习之间的相互作用进行理论研究。对于这两个结果，我们允许解算器执行单元传播、冲突分析和重启的能力具有不确定性，其方式与文献中以前的工作类似。为了帮助展示我们的结果，以及可能的未来研究，我们定义了一个模型和语言，用于讨论基于CDCL的证明系统，该系统允许简洁和精确的定理陈述。
关于本论文的会议版本，请参见[Lect.Notes Compute.Sci.12178149-165（2020；Zbl 1523.68166号)].

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）
20层03 证明的复杂性
68兰特 可满足性的计算方面
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：

CDCL解算器;分辨率;有序决策策略;学习计划

引文：

Zbl 1523.68166号

软件：

糠
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{N.Mull}等人，SIAM J.Compute。51，编号4，1368--1399（2022；Zbl 1526.68011）
全文： 内政部

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