論文の概要: SibylSat: Using SAT as an Oracle to Perform a Greedy Search on TOHTN Planning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02035v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 12:37:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:47:41.818029
- Title: SibylSat: Using SAT as an Oracle to Perform a Greedy Search on TOHTN Planning
- Title(参考訳): SibylSat: SAT を Oracle として使用して TOHTN 計画の難解な検索を行う
- Authors: Gaspard Quenard, Damier Pellier, Humbert Fiorino,
- Abstract要約: 本稿では,全順序付きHTN問題(TOHTN)を効率的に解くためのSATベースの新しい手法であるSibylSatを提案する。
広く普及しているSATベースのHTNプランナとは対照的に,SibylSatでは,拡張のための有望な分解を識別可能な,フレディな検索アプローチを採用している。
実験により、SybylSatは既存のSATベースのTOHTNアプローチよりも、ほとんどのIPCベンチマークで実行時と計画品質の両方において優れていることが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.2276906461400054
- License:
- Abstract: This paper presents SibylSat, a novel SAT-based method designed to efficiently solve totally-ordered HTN problems (TOHTN). In contrast to prevailing SAT-based HTN planners that employ a breadth-first search strategy, SibylSat adopts a greedy search approach, enabling it to identify promising decompositions for expansion. The selection process is facilitated by a heuristic derived from solving a relaxed problem, which is also expressed as a SAT problem. Our experimental evaluations demonstrate that SibylSat outperforms existing SAT-based TOHTN approaches in terms of both runtime and plan quality on most of the IPC benchmarks, while also solving a larger number of problems.
- Abstract(参考訳): 本稿では,全順序付きHTN問題(TOHTN)を効率的に解くために,SATベースの新しい手法であるSibylSatを提案する。
広く普及しているSATベースのHTNプランナとは対照的に,SibylSatでは,拡張のための有望な分解を識別可能な,フレディな検索アプローチを採用している。
選択過程は、SAT問題としても表される緩和問題の解法から導かれるヒューリスティックによって促進される。
実験により,SybylSatは既存のSATベースのTOHTNアプローチよりも,ほとんどのIPCベンチマークにおける実行時および計画品質の両面において優れており,多くの問題を解決していることがわかった。
関連論文リスト
- Training Greedy Policy for Proposal Batch Selection in Expensive Multi-Objective Combinatorial Optimization [52.80408805368928]
本稿では,バッチ取得のための新しいグリーディ型サブセット選択アルゴリズムを提案する。
赤蛍光タンパク質に関する実験により,提案手法は1.69倍少ないクエリでベースライン性能を達成できることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-21T05:57:08Z) - General Method for Solving Four Types of SAT Problems [12.28597116379225]
既存の方法は、様々なタイプのブール適合性問題(SAT)に対して様々なアルゴリズムを提供する。
本研究では,整数計画法と強化学習法(RL)に基づく統合フレームワークDCSATを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-27T06:09:48Z) - Decomposing Hard SAT Instances with Metaheuristic Optimization [52.03315747221343]
分解硬度(d硬度)の概念を導入する。
d-硬度が$C$ w.r.tの硬度の推定値を示すことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T12:44:36Z) - A hybrid Quantum proposal to deal with 3-SAT problem [75.38606213726906]
本稿では,3SAT問題を解くためのハイブリッド量子コンピューティング戦略について述べる。
この近似の性能は、量子コンピューティングの観点から3-SATを扱う際に、一連の代表的なシナリオで検証されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-07T12:19:22Z) - Evolutionary Diversity Optimisation in Constructing Satisfying
Assignments [20.386139395296215]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T06:26:10Z) - Estimating the hardness of SAT encodings for Logical Equivalence
Checking of Boolean circuits [58.83758257568434]
LEC インスタンスの SAT 符号化の硬さは SAT パーティショニングでは textitw.r. と推定できることを示す。
そこで本研究では, SAT符号化の難易度を精度良く推定できるパーティショニング法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T09:19:13Z) - SATformer: Transformer-Based UNSAT Core Learning [0.0]
本稿では,SAT 問題に対する Transformer ベースのアプローチである SATformer を紹介する。
SATformerは、問題を直接解決するのではなく、満足できないことに焦点をあてて、その問題を反対方向からアプローチする。
SATformerは、シングルビットの満足度結果と最小限の不満コアを使用して、マルチタスク学習アプローチでトレーニングされる。
実験の結果,SATformerは既存のソルバのランタイムを平均21.33%削減できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-02T11:17:39Z) - DeepSAT: An EDA-Driven Learning Framework for SAT [9.111341161918375]
We present DeepSAT, a novel-to-end learning framework for the Boolean satisfiability (SAT) problem。
DeepSATは最先端の学習ベースSATソリューションに対して,大幅な精度向上を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-27T03:20:42Z) - 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) - 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) - NLocalSAT: Boosting Local Search with Solution Prediction [36.69915361918781]
SAT問題の解決に有効な方法は局所探索 (SLS) である。
この方法はランダムな方法で割り振られ、SLSソルバの有効性に影響を与える。
NLocalSATは、SLSとソリューション予測モデルを組み合わせることで、ニューラルネットワークによる初期化割り当てを変更することで、SLSを向上する。
NLocalSATのソルバは元のSLSソルバよりも27% 62%改善した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-26T04:22:53Z)
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。