基于重启策略的学习子句优化方法

来源 :东北大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：hujie789

【摘要】

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以学习子句数据库优化为背景,在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想,在若干次重启后,根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniS

【作者】

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李壮刘磊张桐搏吕帅

【机构】

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吉林大学计算机科学与技术学院

【出处】

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东北大学学报:自然科学版

【发表日期】

：

2020年1期

【关键词】

：

DPLL 子句学习学习子句数据库 MiniSAT求解器 PARETO最优 DPLL(Davis-Putnam-Logemann-Loveland)clause

【基金项目】

：

国家重点研发计划项目(2017YFB1003103),国家自然科学基金资助项目(61300049,61763003),吉林省科技发展计划项目(20180101053JC,20190201193JC).

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以学习子句数据库优化为背景,在原MiniSAT求解器的基础上提出了一种新的学习子句的优化方法.该方法基于博弈论的思想,在若干次重启后,根据当前求解器的实时反馈信息改进MiniSAT原有的增长参数,尽可能靠近学习数据库中子句存储量的均衡点,从而使学习库的存储量尽可能达到Pareto最优.实验表明:所提的优化方法是有效的,并在随机SAT问题上胜过现有优化方法.该方法既不会因为学习数据库的子句过多而影响单元传播速度,也不会因为学习数据库中的子句过少而破坏学习的整体性.

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