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Améliorer l'efficacité de l'algorithme CDCL : décompositions arborescentes de grandes instances, CDCL sans saut arrière et CDCL à ordre partiel

机译:提高CDCL算法的效率:大型实例的树分解,无向后跳转的CDCL和具有部分顺序的CDCL

摘要

Cette thèse s'intéresse à l'amélioration des performances pratiques de l'algorithme CDCL (Conftict-Driven Clause Learning) pour la résolution du problème de satisfaisabilité des formules propositionnelles, ou problème SAT. Plus particulièrement, nous cherchons à diminuer la destruction de l'instanciation courante lors des étapes de saut arrière, qui peuvent occasionner la désinstanciation de nombreuses variables n'ayant aucun rapport direct avec le conflit à résoudre. Dans ce but, nous proposons trois approches différentes. La première est une amélioration de l'utilisabilité de la méthode déjà existante de décomposition implicite d'une instance SAT. Notre but principal est de permettre son application à des instances de plus grande taille possible, après avoir montré les limitations des implémentations existantes. Nous développons également deux variations de l'algorithme CDCL, le CDCL sans saut arrière et le CDCL à ordre partiel. Si le premier supprime totalement la notion de saut arrière en permettant la propagation des clauses unitaires à des niveaux de décision quelconques, le second rend le saut arrière plus sélectif, en désinstanciant uniquement les niveaux de décision qui dépendent du niveau de retour du saut arrière. Notre analyse est à la fois théorique, notamment par une analyse détaillée des propriétés de différentes variations des CDCL sans saut arrière et à ordre partiel, et pratique, puisque l'efficacité de nos contributions est évaluée en les implémentant comme modifications de solveurs SAT de l'état de l'art et en se servant de ces implémentations sur des instances SAT difficiles utilisées lors de compétitions internationales de solveurs.ud______________________________________________________________________________ udMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : problème SAT, satisfaisabilité, formules propositionnelles, CDCL, décomposition arborescente, retour arrière, ordre partiel.
机译:本论文的重点是提高CDCL算法(冲突驱动子句学习)的实际性能,以解决命题公式或SAT问题的可满足性问题。更特别地,我们力求减少在后跳步骤中当前实例化的破坏,这可以使许多与冲突没有直接关系的变量的实例化得以解决。为此,我们提出了三种不同的方法。首先是对SAT实例的隐式分解的现有方法的可用性的改进。在显示了现有实现的局限性之后,我们的主要目标是允许将其应用于更大的实例。我们还开发了CDCL算法的两个变体,不带向后跳转的CDCL和带部分顺序的CDCL。如果第一个通过允许在任意决策级别传播单位条款完全消除了后跳的概念,则第二个通过仅不实例化依赖于后跳返回级别的决策级别,使后跳更具选择性。我们的分析既是理论上的,尤其是通过详细分析CDCL的不同变化而没有向后跳动和偏序的特性,并且是实用的,因为我们的贡献的效率是通过将它们作为l的SAT求解器的改进来评估的最先进的技术,并在国际解算器竞赛中使用的困难SAT实例上使用这些实现。退格键,部分顺序。

著录项

  • 作者

    Monnet Anthony Jean-Luc;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 fr
  • 中图分类

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