布尔不可满足子式的求解方法研究进展

解释布尔公式不可满足的原因在诸如形式化验证与电子设计自动化等众多领域中都具有非常重要的理论与应用价值.不可满足子式能够为布尔公式不可满足的原因提供精确的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,诊断问题失败的本质缘由.针对近年来出现的许多求解布尔不可满足子式的研究工作,根据算法的类型归类比较,对各种求解方法进行了概述评论,并简要介绍了在该领域所做的一些研究工作.最后讨论了布尔不可满足子式的求解方法目前面临的主要挑战,并对今后的研究方向进行了展望.     

一种求解布尔不可满足子式的局部搜索算法

解释布尔公式不可满足的原因在众多领域都具有非常重要的理论与应用价值,而不可满足子式能够为公式不可满足的原因提供精确的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,诊断问题失败的本质缘由。近年来涌现了许多基于SAT求解器DPLL回溯搜索过程的完全算法,但关于不完全方法提取不可满足子式的研究相对较少。因此,本文提出一种采用启发式局部搜索过程从公式的不可满足性证明中求解布尔不可满足子式的算法。该算法根据公式的消解规则通过局部搜索过程直接构造证明不可满足性的消解序列,并融合了布尔推理技术以提高搜索效率;而后通过一个递归过程遍历证明序列从而得到不可满足子式。通过实验与贪心遗传算法进行对比,结果表明本文提出的算法优于贪心遗传算法。     

极小布尔不可满足子式的提取算法

研究了极小布尔不可满足子式的提取算法,它分为近似算法和精确算法两种．文中就精确算法提出了局部预先赋值的优化方案,并且在理论上证明了该算法的正确性;通过实验显示了此算法可以获得更高的效率．通过模拟实验观察到,利用完法计算法进行近似提取的一个有趣现象,即随着公式密度的增加,算法的提取误差会趋于下降．     

求解极小SMT不可满足子式的宽度优先搜索算法

极小不可满足子式能够为可满足性模理论(SMT)公式的不可满足的原因提供精确的解释,帮助自动化工具迅速定位错误.针对极小SMT不可满足子式的求解问题,提出了SMT公式搜索树及其3类结点的概念,并给出了不可满足子式、极小不可满足子式与3类结点之间的映射关系.基于这种映射关系,采用宽度优先的搜索策略提出了宽度优先搜索的极小SMT不可满足子式求解算法.基于业界公认的SMT Competition 2007测试集进行实验的结果表明,该算法能够有效地求解极小不可满足子式.     

基于否证蕴含的极小一阶不可满足子式求解算法

解释公式不可满足的原因在软件分析与验证等众多领域都具有非常重要的理论与应用价值,而极小不可满足子公式能够为公式不可满足的原因提供精炼的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,准确地诊断问题失败的本质缘由.文中针对极小一阶不可满足子式的求解问题,引入了否证蕴含图及其正向与逆向可达结点的概念,并证明了不可满足子式与否证蕴含图之间的关系.基于二者的关系,提出了基于冲突分析与否证蕴含的极小一阶不可满足子式求解算法,并融合了蕴含图剪枝技术,以提高算法效率.通过实验与当前最优的深度优先搜索算法进行了比较,结果表明:文中的算法显著优于深度优先搜索算法,并且随着公式复杂度的增加,性能优势更加明显.     

一个求解结构SAT问题的高效局部搜索算法

逻辑表达式可满足性(SAT)问题是第一个被证明的NP完全问题.它也是解决人工智能和计算理论中许多实际问题的基础.人们发现,对于某些类型的SAT问题,局部搜索算法要比一些传统的算法(例如Davis-Putnam过程)更为有效.在本文中,我们主要讨论如何用局部搜索算法求解结构SAT问题.我们对一个典型的局部搜索算法GSAT+walk做了改进与扩展.首先,我们除去了GSAT+walk中GSAT部分的"平移";其次,我们给每一个子句赋权,并在GSAT+walk的搜索过程中动态地调整子句的权.文中给出的实验结果表明改进后的新算法对于求解结构SAT问题非常有效.     

一种基于消解的变量极小不可满足子公式的提取方法

变量极小不可满足(VMU)问题是极小不可满足(MU)问题的一个扩充和延伸.着重研究VMU子公式的提取算法.首先从理论上比较MU和VMU的基本性质,并分析了目前流行的MU子公式提取算法.研究Davis-Putman-消解的基本性质,给出一个判定变量极小不可满足公式的充分必要条件,进而提出一个基于消解的VMU子公式提取算法.此算法可以使用ZBDDs压缩存储消解式,并实现单步多重消解.     

可满足性问题全部解的求解算法

SAT问题在人工智能、计算机基础理论研究和人工智能等领域有着广泛的应用,近年来,证明该问题的可满足性取得了巨大的成功,但在求出SAT问题的所有解方面还有待进一步研究。利用一个简单的变换,将可满足性（SAT）问题转化为多项式形式,然后根据命题逻辑的性质以及多项式的性质,得到一个求解出SAT问题所有解的算法。实验结果显示该算法是有效和可行的。     

合取范式3可满足问题的局部搜索近似算法

合取范式最大可满足问题是理论计算机科学的核心问题.局部搜索被许多求解实践证明是解答合取范式最大可满足问题十分有效的方法,但未见关于局部搜索算法解答该问题性能分析的结果.文中讨论最大3可满足问题(Max-(3)-Sat)的局部搜索算法并分析算法性能.证明Max-(3)-Sat问题的一位跳变局部搜索算法的近似性能比为4/3;证明一位跳变局部搜索后跟有条件全体跳变算法,解答Max-(3)-Sat问题的近似性能比为5/4.设计一位跳变加全体跳变的新局部搜索算法,证明新算法解答Max-(3)-Sat问题的近似性能比为8/7.将8/7-近似局部搜索算法推广为解答Max-(k)-Sat问题的局部搜索算法,证明算法的近似性能比为(2k+2)/(2k+1),k≥4.设计解答Max-(k)-Sat问题的两位跳变局部搜索算法,证明两位跳变局部搜索算法的近似性能比为1+1/(2k+1+k(k-1)/(n-k)),k≥4.局部搜索算法经多次运行可进一步提高求解性能.文中结果显示,局部搜索算法在合取范式最大可满足问题求解实践中表现出高性能,有其必然性.     

基于改进的遗传算法求解可满足性问题

遗传算法(GA)是由Holland提出的一种基于进化论的仿生算法,非常适于求解最优化问题.为了更好地利用SGA求解SAT问题,在将SAT问题等价转换为{0,1}n上的多项式是否存在零点的判断问题基础上,将局部搜索算法(LSA)与SGA相结合,给出一种求解3-SAT问题的改进混合遗传算法(MHGA),并通过对随机大规模3-SAT问题实例的实际求解验证了MHGA的可行性与有效性.     

不可满足公式的同态证明系统

合取范式(CNF)公式H到F的同态φ是一个从H的文字集合到F的文字集合的映射,并保持补运算和子句映到子句.同态映射保持一个公式的不可满足性.一个公式是极小不可满足的是指该公式本身不可满足,而且从中删去任意一个子句后得到的公式可满足.MU(1)是子句数与变元数的差等于1的极小不可满足公式类.一个三元组(H,φ,F)称为的一个来自H的同态证明,如果φ是一个从H到F的同态.利用基础矩阵的方法证明了:一个不可满足公式F的树消解证明,可以在多项式时间内转换成一个来自MU(1)中公式的同态证明.从而,由MU(1)中的公式构成的同态证明系统是完备的,并且由MU(1)中的公式构成的同态证明系统与树消解证明系统之间是多项式等价的.     

基于一阶逻辑的可满足求解方法研究进展

基于命题逻辑的布尔可满足SAT存在描述能力弱、抽象层次低、求解复杂度高等问题,而基于一阶逻辑的可满足性模理论SMT采用高层建模语言,表达能力更强,更接近于字级设计,避免将问题转化到位级求解,在硬件RTL级验证、程序验证与实时系统验证等领域得到了广泛应用。针对近年来涌现的众多SMT求解方法,依据方法的求解方式进行了分类与对比。而后,对3种主流的求解方法Eager方法、Lazy方法和DPLL(T)方法的实现进行了概要介绍。最后,讨论了SMT求解方法当前所面临的主要挑战以及在SMT求解方面的一些研究成果,并对今后的研究进行了展望。     

基于搜索信息反馈策略的MaxSAT非完备求解算法

MaxSAT问题是SAT可满足性问题的优化形式,具有NP难度．本文分析了传统的MaxSAT局部搜索求解器对工业算例求解存在的局限性,并基于此分析提出了新的初始解构造算法ASIF.ASIF是一个基于树形赋值的初始解构造算法,其中包含了一个全局信息反馈策略.该算法选取并定义了构造过程中有意义的统计量,使用这些量设计了一个全局搜索信息更新反馈机制,对初始解构造过程中的经验进行积累并为后续解的构造提供指导信息,再根据后续解的构造情况对全局经验进行反馈和更新,从而有效利用了解构造过程中的经验和信息.进一步地,将ASIF作为初始解构造算法,结合IPBMR算法中的路径截断（PB）策略,提出了新的算法PB-ASIF.实验设计与比较共分为三个阶段.第一阶段,将ASIF在300秒内首次找到的可行解与IPBMR求解300秒的结果进行对比.ASIF初始可行解更优的数量是IPBMR在300秒内求解的可行解更优数量的两倍多,其中非加权偏类算例更优解数量上前者更是后者的3.68倍.该阶段的实验结果表明,ASIF算法能快速构造优质的初始可行解.第二阶段,将PB-ASIF与IPBMR进行对比实验,在300秒求解时间内,...     

一种结合局部搜索策略的求解TSP的演化算法

介绍了一种结合局部搜索策略的求解流动旅行商问题（TSP）的演化算法。该算法的主要思想是将局部搜索策略在邻域内搜索的快速性与演化方法在全局搜索上的鲁棒性结合起来，从而跳离局部最优。将该算法用于TSPLIB中部分TSP实例上的试验结果表明：与传统的各种求解TSP的演化方法相比，该算法在获得全局最优解的精确度上有了一定的改善。     

一阶逻辑中约束求解的局部搜索法*

以一阶谓词逻辑为基础,讨论约束满足问题.着重研究一阶逻辑公式可满足性的局部搜索法,并与命题逻辑中的可满足性过程加以比较.以皇后问题和哈密顿回路问题为例,说明基于一阶逻辑的方法能处理较大的问题实例.     

一个基于可满足性算法的时序深度计算方法

有界模型校验（Bounded Model Checking）由于验证的不完备性而经常受到验证人员的指责。为了解决这个问题，计算时序深度的算法被提出。该文算法基于可满足性算法引擎，与其它基于可满足性算法引擎的算法不同，为了减少可满足性算法引擎的负担，采用了状态空间显式存储的方法。ISCAS’89的实例很好证明了该算法的有效性。     

基于SMT的局部无嫉妒资源分配问题求解

公平分配问题在经济学、政治学和计算机科学等多个领域都受到了关注。针对不可分物品的局部无嫉妒资源分配问题,通过把问题转化为SMT(Satisfiability Modulo Theories)问题进行求解。实验结果表明,SMT求解这类NP难问题是可能的,有关资源分配问题的相关研究主要集中于理论上的分析和有关复杂度的证明。     

求解可满足性问题的改进的模拟退火算法

该文为可满足性问题的高效近似求解提出了改进的模拟退火算法。数值实验表明,对于该文随机产生的测试问题例,改进的模拟退火算法完全胜过局部搜索算法、模拟退火算法以及目前国际上流行的WSAT算法。     

求解多文字可满足SAT问题的置信传播算法

可满足(SAT)问题是指:是否存在一组布尔变元赋值,使得合取范式公式中每个子句至少有一个文字为真.多文字可满足SAT问题是指:是否存在一组布尔变元赋值,使得CNF公式中每个子句至少有两个文字为真.显然,此问题仍然是一个NP难问题.为了研究解决多文字可满足SAT问题的算法,引入随机实例产生模型,设计求解多文字可满足SAT问题的置信传播算法.最后,用实例模型产生了大量数据进行实验验证,结果表明:该算法求解多文字可满足SAT问题的性能优于其他启发式算法.     

基于不可满足原因的最小纠正集求解

布尔公式的最小纠正集MCS是子句的集合。对于一个不可满足公式,移除MCS后,所得到的新公式可满足。任一MCS中的子句保留在公式中,所得到的新公式不可满足。通过求解MCS 并调整约束集合,能够求解最小不可满足核心、MaxSAT 问题和最大（小）可满足解问题;还能够应用于故障定位、模型检查配置优化等实际问题中。 提出了一种基于不可满足原因的MCS求解算法,实现了相应的CUC工具。通过与目前最好的MCS求解工具LBX进行比较,得到了CUC性能优于LBX的结论。CUC比LBX平均多解出5%（65个）的公式。对于CUC和LBX均可解出的公式,CUC的平均求解时间比LBX快2.5倍。