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基于频次的SAT问题学习子句混合评估算法

吴贯锋; 徐扬; 陈青山; 何星星; 常文静 计算机工程与科学 2019年第08期

摘要:为了有效管理学习子句,避免学习子句规模呈几何级增长,减少冗余学习子句对系统内存占用,从而提高布尔可满足性问题SAT求解器的求解效率,需要对学习子句进行评估,然后删减学习子句。传统的评估方式是基于学习子句的长度,保留较短的子句。当前主流的做法一个是变量衰减和VSIDS的子句评估方式,另外一个是基于文字块距离LBD的评估方式,也有将二者结合使用作为子句评估的依据。通过对学习子句参与冲突分析次数与问题求解的关系进行分析,将学习子句使用频率与LBD评估算法混合使用,既反映了学习子句在冲突分析中的作用,也充分利用了文字与决策层之间的信息。以Syrup求解器(GLUCOSE4.1并行版本)为基准,在评估算法与并行子句共享策略方面做改进测试,通过实验对比发现,混合评估算法比LBD评估算法有优势,求解问题个数明显增多。

关键词:sat问题并行求解器lbdglucose

单位:西南交通大学信息科学与技术学院; 四川成都610031; 西南交通大学系统可信性自动验证国家地方联合工程实验室; 四川成都610031; 西南交通大学数学学院; 四川成都610031

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