雅罗斯拉夫·本迪克；伊万娜·乔纳 最小不可满足子集枚举的领域无关方法的评估。 （英语） Zbl 1415.68184号 Barthe，Gilles（编辑）等人，LPAR-22。第22届编程、人工智能和推理逻辑国际会议，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：EasyChair。EPiC系列。计算。57, 131-142 (2018). 摘要：在许多不同的应用程序中，我们被赋予一组约束条件，目的是确定该约束条件集是否可满足。如果确定集合不可满足，人们可能会有兴趣分析这种不可满足性。最小不可满足子集的识别就是这样一种分析。识别的MUS越多，就越能更好地了解不可满足性。然而，对所有MUS的完整枚举通常是难以解决的。因此，需要以在线方式（即逐个）识别MUS的算法。此外，由于MUS可以在各种约束域中找到应用程序，并且仍然会出现新的应用程序，因此需要领域无关的MUS枚举方法。本文对四种最新的领域无关MUS枚举算法：MARCO、TOME、ReMUS和DAA进行了实验评估。评估在SAT、SMT和LTL约束域中进行。结果表明，没有一种银弹算法能够在所有领域击败所有其他算法。关于整个系列，请参见[Zbl 1407.68021号]. 引用于1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） 68瓦40 算法分析 关键词：领域认知的；不可行性分析；最小不可满足子集；MUS枚举；不满足性分析 软件：MARCO公司；z3（零3）；超小卫星；nuXmv（数字）；MUSer2系列 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Bendík}和\textit{I.Choerná}，EPiC Ser。计算。57、131--142（2018；Zbl 1415.68184） 全文： 内政部