論文の概要: Evolutionary Diversity Optimisation in Constructing Satisfying Assignments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11457v1
• Date: Fri, 19 May 2023 06:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-22 16:04:01.720669
• Title: Evolutionary Diversity Optimisation in Constructing Satisfying Assignments
• Title（参考訳）: 課題形成における進化的多様性の最適化
• Authors: Adel Nikfarjam and Ralf Rothenberger and Frank Neumann and Tobias Friedrich
• Abstract要約: 本稿では,EDOの文脈におけるブール充足可能性問題(SAT)について検討する。 SATは計算機科学において非常に重要であり、KPやTSPといったEDO文献で研究されている他の問題とは異なる。 本稿では,SAT解の集合間の多様性を明示的に最大化するために,よく知られたSATソルバを用いた進化的アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.386139395296215
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computing diverse solutions for a given problem, in particular evolutionary diversity optimisation (EDO), is a hot research topic in the evolutionary computation community. This paper studies the Boolean satisfiability problem (SAT) in the context of EDO. SAT is of great importance in computer science and differs from the other problems studied in EDO literature, such as KP and TSP. SAT is heavily constrained, and the conventional evolutionary operators are inefficient in generating SAT solutions. Our approach avails of the following characteristics of SAT: 1) the possibility of adding more constraints (clauses) to the problem to forbid solutions or to fix variables, and 2) powerful solvers in the literature, such as minisat. We utilise such a solver to construct a diverse set of solutions. Moreover, maximising diversity provides us with invaluable information about the solution space of a given SAT problem, such as how large the feasible region is. In this study, we introduce evolutionary algorithms (EAs) employing a well-known SAT solver to maximise diversity among a set of SAT solutions explicitly. The experimental investigations indicate the introduced algorithms' capability to maximise diversity among the SAT solutions.
• Abstract（参考訳）: 与えられた問題に対する多様な解、特に進化的多様性最適化(EDO)は、進化的計算コミュニティにおいてホットな研究トピックである。 本稿では,EDOの文脈におけるブール充足可能性問題(SAT)について検討する。 SATは計算機科学において非常に重要であり、KPやTSPといったEDO文献で研究されている他の問題とは異なる。 SATは制約が強く、従来の進化作用素はSAT溶液を生成するのに非効率である。 SATの特徴は以下の通りである。 1)解を禁止したり,変数を修正したりする問題に,より多くの制約を加える可能性 2)ミニサットなどの文学における強力な問題解決者。 このような解法を多種多様な解集合の構築に利用する。 さらに、多様性の最大化は、あるSAT問題の解空間に関する貴重な情報を与えてくれる。 本研究では,一組のSAT解の多様性を明示的に最大化するためによく知られたSATソルバを用いた進化的アルゴリズム(EA)を提案する。 実験の結果,SATソリューション間の多様性を最大化するアルゴリズムの能力が示唆された。

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