論文の概要: Towards Tackling MaxSAT by Combining Nested Monte Carlo with Local Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13225v1
• Date: Sun, 26 Feb 2023 03:37:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 18:12:36.105102
• Title: Towards Tackling MaxSAT by Combining Nested Monte Carlo with Local Search
• Title（参考訳）: ネストモンテカルロと局所探索を組み合わせたMaxSATの実現に向けて
• Authors: Hui Wang, Abdallah Saffidine, Tristan Cazenave
• Abstract要約: UCTMAXSAT上でのアルゴリズム的バリエーションを2つ紹介する。 まず、Nested Monte Carlo Searchアルゴリズムにインスパイアされた木探索のネストは、ベンチマークのほとんどのインスタンスタイプに有効である。 第二に、SLSの静的フリップ制限を用いることで、理想的な予算はインスタンスサイズに大きく依存し、動的に設定することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.70006528984961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work proposed the UCTMAXSAT algorithm to address Maximum Satisfiability Problems (MaxSAT) and shown improved performance over pure Stochastic Local Search algorithms (SLS). UCTMAXSAT is based on Monte Carlo Tree Search but it uses SLS instead of purely random playouts. In this work, we introduce two algorithmic variations over UCTMAXSAT. We carry an empirical analysis on MaxSAT benchmarks from recent competitions and establish that both ideas lead to performance improvements. First, a nesting of the tree search inspired by the Nested Monte Carlo Search algorithm is effective on most instance types in the benchmark. Second, we observe that using a static flip limit in SLS, the ideal budget depends heavily on the instance size and we propose to set it dynamically. We show that it is a robust way to achieve comparable performance on a variety of instances without requiring additional tuning.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、最大満足度問題(MaxSAT)に対処するUTTMAXSATアルゴリズムを提案し、純粋な確率局所探索アルゴリズム(SLS)よりも優れた性能を示した。 UCTMAXSATはモンテカルロ木探索に基づいているが、純粋にランダムなプレイアウトの代わりにSLSを使用している。 本稿では,UCTMAXSAT上での2つのアルゴリズム的バリエーションを紹介する。 我々は最近のコンペからMaxSATベンチマークを実証分析し、両方のアイデアが性能改善につながることを証明した。 まず、Nested Monte Carlo Searchアルゴリズムにインスパイアされた木探索のネストは、ベンチマークのほとんどのインスタンスタイプに有効である。 第二に、SLSの静的フリップ制限を用いることで、理想的な予算はインスタンスサイズに大きく依存し、動的に設定することを提案する。 追加のチューニングを必要とせずに、さまざまなインスタンスで同等のパフォーマンスを実現するための堅牢な方法であることを示す。

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