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Restart method and exponential acceleration of random 3-SAT instances resolutions: a large deviation analysis of the Davis-Putnam-Loveland-Logemann algorithm

机译:重启方法和随机3-saT实例的指数加速   决议:Davis-putnam-Loveland-Logemann的大偏差分析   算法

摘要

The analysis of the solving complexity of random 3-SAT instances using theDavis-Putnam-Loveland-Logemann (DPLL) algorithm slightly below threshold ispresented. While finding a solution for such instances demands exponentialeffort with high probability, we show that an exponentially small fraction ofresolutions require a computation scaling linearly in the size of the instanceonly. We compute analytically this exponentially small probability of easyresolutions from a large deviation analysis of DPLL with the Generalized UnitClause search heuristic, and show that the corresponding exponent is smaller(in absolute value) than the growth exponent of the typical resolution time.Our study therefore gives some quantitative basis to heuristic restart solvingprocedures, and suggests a natural cut-off cost (the size of the instance) forthe restart.
机译:提出了使用略低于阈值的戴维斯-普特南-洛夫兰-洛格曼(DPLL)算法对随机3-SAT实例的求解复杂度的分析。在为此类实例找到解决方案时,很有可能需要指数级的努力,但我们表明,分辨率的指数级小部分仅需要实例尺寸的线性缩放即可。通过使用广义UnitClause搜索启发式方法对DPLL进行大偏差分析,我们可以轻松地计算出这种容易分辨的指数概率,并表明相应的指数(绝对值)小于典型分辨时间的增长指数。启发式重启解决程序的一些定量基础,并提出重启的自然截止成本(实例的大小)。

著录项

  • 作者

    Cocco, S.; Monasson, R.;

  • 作者单位
  • 年度 2002
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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