論文の概要: On Continuous Local BDD-Based Search for Hybrid SAT Solving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07983v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 22:36:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:35:07.337639
• Title: On Continuous Local BDD-Based Search for Hybrid SAT Solving
• Title（参考訳）: ハイブリッドSAT解法における局所BDDに基づく連続探索について
• Authors: Anastasios Kyrillidis, Moshe Y. Vardi, Zhiwei Zhang
• Abstract要約: CLSに必要な勾配を効率的に計算するための新しいアルゴリズムを提案する。 多くのベンチマークインスタンスに適用することにより、多用途CLSソルバであるGradSATの機能と限界について検討する。 実験結果から,GradSATは既存のSATおよびMaxSATソルバのポートフォリオに追加され,ブール適合性および最適化問題の解決に有用であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.252804008544985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the potential of continuous local search (CLS) in SAT solving by proposing a novel approach for finding a solution of a hybrid system of Boolean constraints. The algorithm is based on CLS combined with belief propagation on binary decision diagrams (BDDs). Our framework accepts all Boolean constraints that admit compact BDDs, including symmetric Boolean constraints and small-coefficient pseudo-Boolean constraints as interesting families. We propose a novel algorithm for efficiently computing the gradient needed by CLS. We study the capabilities and limitations of our versatile CLS solver, GradSAT, by applying it on many benchmark instances. The experimental results indicate that GradSAT can be a useful addition to the portfolio of existing SAT and MaxSAT solvers for solving Boolean satisfiability and optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,SATにおける連続局所探索(CLS)の可能性を探るため,ブール制約のハイブリッドシステムの解を求める新しい手法を提案する。 このアルゴリズムは、CLSと二分決定図(BDD)の信念の伝播を組み合わせたものである。 我々のフレームワークは、対称的なブール制約や小さな係数の擬ブール制約など、コンパクトなBDDを受け入れるすべてのブール制約を受け入れます。 CLSに必要な勾配を効率的に計算するための新しいアルゴリズムを提案する。 多くのベンチマークインスタンスに適用することにより、多用途CLSソルバであるGradSATの機能と限界について検討する。 実験結果から,GradSATは既存のSATおよびMaxSATソルバのポートフォリオに追加され,ブール適合性および最適化問題の解決に有用であることが示唆された。

関連論文リスト

• Noise to the Rescue: Escaping Local Minima in Neurosymbolic Local Search [50.24983453990065]
  結合と解離を min と max で表す Godel 論理に BP を適用することは SAT 問題解決のための局所探索アルゴリズムと等価であることを示す。 本稿では,モデルのロジットに雑音を付加し,局所最適化から逃れるゴデルトリックを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-03T18:42:13Z)
• torchmSAT: A GPU-Accelerated Approximation To The Maximum Satisfiability Problem [1.5850859526672516]
  最大満足度問題(MaxSAT)の解を近似できる単一の微分可能関数を導出する。 我々は,我々の微分可能な関数をモデル化する新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,バックプロパゲーションを用いてMaxSATを段階的に解く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-06T02:33:00Z)
• Rethinking the Soft Conflict Pseudo Boolean Constraint on MaxSAT Local Search Solvers [20.866863965121013]
  MaxSATは、有名なNP完全満足度問題(SAT)の最適化版である。 そこで我々は,SPB-MaxSATと呼ばれる局所探索アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-19T09:59:02Z)
• Decomposing Hard SAT Instances with Metaheuristic Optimization [52.03315747221343]
  分解硬度(d硬度)の概念を導入する。 d-硬度が$C$ w.r.tの硬度の推定値を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T12:44:36Z)
• Fully Stochastic Trust-Region Sequential Quadratic Programming for Equality-Constrained Optimization Problems [62.83783246648714]
  目的と決定論的等式制約による非線形最適化問題を解くために,逐次2次プログラミングアルゴリズム(TR-StoSQP)を提案する。 アルゴリズムは信頼領域半径を適応的に選択し、既存の直線探索StoSQP方式と比較して不確定なヘッセン行列を利用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T05:52:17Z)
• Estimating the hardness of SAT encodings for Logical Equivalence Checking of Boolean circuits [58.83758257568434]
  LEC インスタンスの SAT 符号化の硬さは SAT パーティショニングでは textitw.r. と推定できることを示す。 そこで本研究では, SAT符号化の難易度を精度良く推定できるパーティショニング法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-04T09:19:13Z)
• DeepSAT: An EDA-Driven Learning Framework for SAT [9.111341161918375]
  We present DeepSAT, a novel-to-end learning framework for the Boolean satisfiability (SAT) problem。 DeepSATは最先端の学習ベースSATソリューションに対して,大幅な精度向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T03:20:42Z)
• DPMS: An ADD-Based Symbolic Approach for Generalized MaxSAT Solving [45.21499915442282]
  本稿では,ハイブリッド制約を用いた一般化MaxSAT問題の解法について,新しい動的プログラミング手法を提案する。 我々の汎用フレームワークは、MaxSAT、Min-MaxSAT、MinSATといったCNF-MaxSATの多くの一般化をハイブリッド制約で認めている。 実験の結果、DPMSは様々な手法に基づく他のアルゴリズムがすべて失敗し、特定の問題を迅速に解決できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-08T00:31:53Z)
• Machine Learning Methods in Solving the Boolean Satisfiability Problem [72.21206588430645]
  本論文は, Boolean satisfiability problem (SAT) を機械学習技術で解くことに関する最近の文献をレビューする。 ML-SATソルバを手作り特徴を持つナイーブ分類器からNeuroSATのような新たなエンド・ツー・エンドSATソルバまで,進化するML-SATソルバについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T05:14:12Z)
• Transformer-based Machine Learning for Fast SAT Solvers and Logic Synthesis [63.53283025435107]
  CNFベースのSATとMaxSATは論理合成と検証システムの中心である。 そこで本研究では,Transformerアーキテクチャから派生したワンショットモデルを用いて,MaxSAT問題の解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T04:47:35Z)
• Incomplete MaxSAT Approaches for Combinatorial Testing [0.0]
  本稿では,最小長の制約付き混合被覆アレイを構築するためのSAT(Satifiability)に基づくアプローチを提案する。 この問題はシステム障害検出のためのコンビネータテストの中心である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-26T14:00:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。