論文の概要: IB-Net: Initial Branch Network for Variable Decision in Boolean Satisfiability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03517v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 07:54:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:57:19.112256
• Title: IB-Net: Initial Branch Network for Variable Decision in Boolean Satisfiability
• Title（参考訳）: IB-Net:ブール充足性における可変決定のための初期分岐ネットワーク
• Authors: Tsz Ho Chan, Wenyi Xiao, Junhua Huang, Huiling Zhen, Guangji Tian and Mingxuan Yuan
• Abstract要約: IB-Netは、グラフニューラルネットワークと新しいグラフ符号化技術を利用して、不満足な問題をモデル化する革新的なフレームワークである。 IB-Netの加速は産業データで5.0%、SAT競合データで8.3%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.702217370189279
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Boolean Satisfiability problems are vital components in Electronic Design Automation, particularly within the Logic Equivalence Checking process. Currently, SAT solvers are employed for these problems and neural network is tried as assistance to solvers. However, as SAT problems in the LEC context are distinctive due to their predominantly unsatisfiability nature and a substantial proportion of UNSAT-core variables, existing neural network assistance has proven unsuccessful in this specialized domain. To tackle this challenge, we propose IB-Net, an innovative framework utilizing graph neural networks and novel graph encoding techniques to model unsatisfiable problems and interact with state-of-the-art solvers. Extensive evaluations across solvers and datasets demonstrate IB-Net's acceleration, achieving an average runtime speedup of 5.0% on industrial data and 8.3% on SAT competition data empirically. This breakthrough advances efficient solving in LEC workflows.
• Abstract（参考訳）: ブール満足度問題は電子設計自動化、特に論理等価チェックプロセスにおいて重要な要素である。 現在、SATソルバはこれらの問題に使われ、ニューラルネットワークはソルバの補助として試みられている。 しかし、LECコンテキストにおけるSAT問題は、主に不満足な性質とUNSATコア変数のかなりの割合によって特徴的であるため、既存のニューラルネットワークアシストはこの特殊な領域では成功していないことが証明されている。 この課題に対処するために、我々は、グラフニューラルネットワークと新しいグラフ符号化技術を利用した革新的なフレームワークであるIB-Netを提案する。 IB-Netは産業データで平均5.0%、SAT競合データで8.3%の高速化を実現している。 このブレークスルーは、LECワークフローにおける効率的な問題解決を前進させる。

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