論文の概要: Incomplete MaxSAT Approaches for Combinatorial Testing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12552v1
• Date: Wed, 26 May 2021 14:00:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 13:29:46.703124
• Title: Incomplete MaxSAT Approaches for Combinatorial Testing
• Title（参考訳）: 組合せテストのための不完全なMaxSATアプローチ
• Authors: Carlos Ans\'otegui, Felip Many\`a, Jesus Ojeda, Josep M. Salvia, Eduard Torres
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present a Satisfiability (SAT)-based approach for building Mixed Covering Arrays with Constraints of minimum length, referred to as the Covering Array Number problem. This problem is central in Combinatorial Testing for the detection of system failures. In particular, we show how to apply Maximum Satisfiability (MaxSAT) technology by describing efficient encodings for different classes of complete and incomplete MaxSAT solvers to compute optimal and suboptimal solutions, respectively. Similarly, we show how to solve through MaxSAT technology a closely related problem, the Tuple Number problem, which we extend to incorporate constraints. For this problem, we additionally provide a new MaxSAT-based incomplete algorithm. The extensive experimental evaluation we carry out on the available Mixed Covering Arrays with Constraints benchmarks and the comparison with state-of-the-art tools confirm the good performance of our approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最小長の制約を持つ混合被覆配列を構築するための満足度(sat)に基づく手法を提案する。 この問題はシステム障害検出のための組合せテストの中心にある。 特に,最大満足度 (MaxSAT) 技術を適用し, 最適解と準最適解をそれぞれ計算するために, 完全解と不完全解の異なるクラスに対する効率的な符号化を記述する方法を示す。 同様に、MaxSAT技術を通して、制約を組み込むために拡張するタプル数問題(タプル数問題)を解く方法を示す。 この問題に対して、我々は新しいMaxSATベースの不完全アルゴリズムを提供する。 制約ベンチマーク付き混合被覆アレイについて行った広範囲な実験評価と最新ツールとの比較により,提案手法の良好な性能が確認された。

関連論文リスト

• Resource-Constrained Heuristic for Max-SAT [0.848762374187855]
  より大規模な問題をより小さなサブコンポーネントに繰り返し分解する,Max-SATのインスタンスに対するリソース制約を提案する。 本研究では,所定のSATインスタンスの構造を利用するグラフベースの新しい手法を含む,変数選択手法の集合を分析する。 我々は,Max-SAT評価ベンチマークを用いて,ランダムに生成されたMax-SATインスタンスと実世界の実例について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-11T18:20:08Z)
• UpMax: User partitioning for MaxSAT [2.2022484178680872]
  パーティショニングは、不満に基づくMaxSATアルゴリズムのパフォーマンスに大きな影響を与える。 本稿では,分割処理をMaxSATの解法から切り離すUpMaxという新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-25T15:50:00Z)
• Multi-block-Single-probe Variance Reduced Estimator for Coupled Compositional Optimization [49.58290066287418]
  構成問題の複雑さを軽減するために,MSVR (Multi-block-probe Variance Reduced) という新しい手法を提案する。 本研究の結果は, 試料の複雑さの順序や強靭性への依存など, 様々な面で先行して改善された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T12:03:26Z)
• 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)
• Learning Proximal Operators to Discover Multiple Optima [66.98045013486794]
  非家族問題における近位演算子を学習するためのエンドツーエンド手法を提案する。 本手法は,弱い目的と穏やかな条件下では,世界規模で収束することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-28T05:53:28Z)
• 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)
• On Continuous Local BDD-Based Search for Hybrid SAT Solving [40.252804008544985]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-14T22:36:20Z)
• Fault Tree Analysis: Identifying Maximum Probability Minimal Cut Sets with MaxSAT [0.342658286826597]
  我々は,MPMCS問題を重み付き部分最大SAT問題としてモデル化し,並列SAT解決アーキテクチャを用いて解決する。 オープンソースツールで得られた結果は,このアプローチが効率的かつ効率的であることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T19:47:15Z)
• Extreme Algorithm Selection With Dyadic Feature Representation [78.13985819417974]
  我々は,数千の候補アルゴリズムの固定セットを考慮に入れた,極端なアルゴリズム選択(XAS)の設定を提案する。 我々は、XAS設定に対する最先端のAS技術の適用性を評価し、Dyadic特徴表現を利用したアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T09:40:58Z)

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。