本文關(guān)鍵詞：基于增量式的#SAT求解算法研究

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【摘要】：可滿足(SAT)問(wèn)題是判定一個(gè)合取范式真假的決策性問(wèn)題,計(jì)算復(fù)雜度為NP完全。人工智能領(lǐng)域的許多問(wèn)題如約束模型檢測(cè)、電路延遲故障測(cè)試等都可以轉(zhuǎn)化為SAT問(wèn)題進(jìn)行求解,其中不乏相似的問(wèn)題。早期的SAT求解器不能利用實(shí)例間的相似性,每個(gè)問(wèn)題都要從頭開(kāi)始求解。近年來(lái),隨著增量式SAT算法的出現(xiàn)和廣泛應(yīng)用,求解這一系列實(shí)例的效率有了非常明顯的改善。作為SAT問(wèn)題的擴(kuò)展,模型計(jì)數(shù)(#SAT)問(wèn)題需要計(jì)算合取范式所有可滿足賦值的個(gè)數(shù),計(jì)算復(fù)雜度為#P完全。該問(wèn)題在一致性規(guī)劃、概率推理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用,其中也包含很多相似問(wèn)題。由于該問(wèn)題求解較為困難,因此在#SAT求解器中實(shí)現(xiàn)信息的重用顯得尤為重要。為了更有效的將求解實(shí)際生活中相似的#SAT問(wèn)題,本文在精確的cachet算法基礎(chǔ)上加以改進(jìn),提出了增量式模型計(jì)數(shù)算法。首先對(duì)多個(gè)實(shí)例相互比較,找出需要更新的子句,并按照規(guī)定的格式放入輸入文件中。然后對(duì)初始公式進(jìn)行求解,并在求解過(guò)程中對(duì)可重用信息及時(shí)加以緩存。緊接著,再次讀取輸入文件,并根據(jù)緩存信息對(duì)更新子句的可滿足性進(jìn)行相應(yīng)的分析和處理。如此循環(huán)讀取并求解,直至整個(gè)輸入文件處理完畢。此外,本文還用類似的方法對(duì)加權(quán)#SAT算法進(jìn)行了增量式的改進(jìn),為處理多個(gè)相似的加權(quán)#SAT問(wèn)題提供了新思路。為了測(cè)試本文算法的求解效率,我們首先選用隨機(jī)和圖著色領(lǐng)域的實(shí)例將本文算法與cachet算法進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),隨后又選用求解困難的概率推理領(lǐng)域的實(shí)例,將本文增量式權(quán)重#SAT算法與普通權(quán)重算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了本文算法在上述領(lǐng)域的有效性。
【關(guān)鍵詞】：增量式 #SAT 更新子句 加權(quán)算法
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 第一章 緒論7-10
• 1.1 研究背景與意義7
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀7-9
• 1.3 研究?jī)?nèi)容及論文組織架構(gòu)9-10
• 第二章 準(zhǔn)備知識(shí)10-18
• 2.1 SAT 問(wèn)題和#SAT 問(wèn)題10-11
• 2.2 cachet算法11-15
• 2.3 概率推理相關(guān)定義15-18
• 第三章 基于增量式的#SAT 求解算法18-27
• 3.1 增量式SAT算法18-20
• 3.2 增量式模型計(jì)數(shù)算法20-27
• 3.2.1 初步求解20-21
• 3.2.2 增量式求解21-24
• 3.2.3 增量式加權(quán)模型計(jì)數(shù)算法24-25
• 3.2.4 算法整體框架及設(shè)計(jì)25-27
• 第四章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析27-34
• 4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置及輸入文件格式處理27-28
• 4.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試用例及結(jié)果分析28-34
• 第五章 總結(jié)與展望34-35
• 參考文獻(xiàn)35-38
• 致謝38

【相似文獻(xiàn)】

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