論文の概要: SMT-based Weighted Model Integration with Structure Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13856v1
• Date: Tue, 28 Jun 2022 09:46:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-02 12:38:37.556783
• Title: SMT-based Weighted Model Integration with Structure Awareness
• Title（参考訳）: SMTに基づく重み付きモデル統合と構造認識
• Authors: Giuseppe Spallitta, Gabriele Masina, Paolo Morettin, Andrea Passerini and Roberto Sebastiani
• Abstract要約: 本研究では,SMTに基づく列挙法と問題構造を効果的に符号化するアルゴリズムを開発した。 これにより,冗長モデルの生成を回避し,計算コストを大幅に削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.615397594541665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Weighted Model Integration (WMI) is a popular formalism aimed at unifying approaches for probabilistic inference in hybrid domains, involving logical and algebraic constraints. Despite a considerable amount of recent work, allowing WMI algorithms to scale with the complexity of the hybrid problem is still a challenge. In this paper we highlight some substantial limitations of existing state-of-the-art solutions, and develop an algorithm that combines SMT-based enumeration, an efficient technique in formal verification, with an effective encoding of the problem structure. This allows our algorithm to avoid generating redundant models, resulting in substantial computational savings. An extensive experimental evaluation on both synthetic and real-world datasets confirms the advantage of the proposed solution over existing alternatives.
• Abstract（参考訳）: 重み付きモデル統合(WMI)は、論理的および代数的制約を含むハイブリッドドメインにおける確率的推論のアプローチを統合することを目的とした一般的な形式主義である。 最近の膨大な作業にもかかわらず、ハイブリッド問題の複雑さを伴ってWMIアルゴリズムをスケール可能にすることは依然として課題である。 本稿では,既存の最先端ソリューションの限界を浮き彫りにして,形式検証における効率的な手法であるsmtに基づく列挙法と,問題構造の効果的なエンコーディングを組み合わせるアルゴリズムを開発した。 これにより,冗長モデルの生成を回避し,計算コストを大幅に削減できる。 合成と実世界の両方のデータセットに対する広範な実験的評価は、既存の代替よりも提案されたソリューションの利点を裏付けるものである。

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