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题名基于增量信息交互的极小不可满足子集求解算法
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作者
蒋璐宇
欧阳丹彤
张奇
太然
张立明
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)
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出处
《计算机研究与发展》
北大核心
2025年第5期1226-1234,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(62076108,61872159)
吉林省教育厅科学研究项目(JJKH20211106KJ,JJKH20211103KJ)。
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文摘
极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subset,MUS)的求解是理论计算机科学的重要问题.由于MUS的个数随问题规模呈指数级增长,现有算法致力于在合适的时间限制内求解出尽可能多的MUS.在庞大的搜索空间中,选择合适的节点来扩展可以大幅减小收缩和扩充操作的时间开销,从而提高算法的求解效率.提出一种基于增量信息交互的MUS求解算法MARCO-MSS4MUS,利用MUS、极小修正集(minimal correction set,MCS)和极大可满足子集(maximal satisfiable subset,MSS)之间的对偶和互补关系,在采用MARCO算法框架增量求解MSS和MUS的过程中,根据已求解的MSS的交集和并集信息辅助选择节点来扩展,即通过增量的MSS信息启发用于扩展节点选择以加速MUS枚举,这一过程同时利于算法找到更多的MSS,在枚举过程中新识别出的MSS又能辅助下一轮扩展节点的选择,从而实现了增量信息的有效交互.针对交互的增量信息提出2个定理及2个推论,从理论角度分析了MARCO-MSS4MUS算法的可行性,并通过MUS标准测试用例上的实验验证了所提算法相较于当前先进算法的优越性,在部分测试用例上的结果显示所提算法的枚举效率和枚举获胜个数较已有算法均有显著的提高.
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关键词
极小不可满足子集
极大可满足子集
不可行分析
碰集
对偶性
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Keywords
minimal unsatisfiable subset(MUS)
maximal satisfiable subset(MSS)
infeasibility analysis
hitting set
duality
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名针对MUS求解问题的加强剪枝策略
被引量：1
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作者
蒋璐宇
欧阳丹彤
董博文
张立明
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学软件学院
符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学)
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第4期1964-1979,共16页
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基金
国家自然科学基金(62076108,61872159,61972360)。
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文摘
极小不可满足子集(minimal unsatisfiable subsets,MUS)的求解是布尔可满足性问题中的一个重要子问题.对于一个给定的不可满足问题,其MUS的求解能够反映出问题中导致其不可满足的关键原因.然而,MUS的求解是一项极其耗时的任务,不同的剪枝过程将直接影响到搜索空间的大小、算法的迭代次数,从而影响算法的求解效率.提出一种针对MUS求解的加强剪枝策略ABC(accelerating by critical MSS),依据MSS、MCS、MUS这3者之间的对偶性和碰集关系特点,提出cMSS和subMUS概念,并总结出4条性质,即每个MUS必是subMUS的超集,进而在避免对MCS的碰集进行求解的情况下有效利用MUS和MCS互为碰集的特征,有效避免求解碰集时的时间开销.当subMUS不可满足时,则subMUS是唯一的MUS,算法将提前结束执行;当subMUS可满足时,则剪枝掉此节点,进而有效避免对求解空间中的冗余空间进行搜索.同时,通过理论证明ABC策略的有效性,并将其应用于目前最高效的单一化模型算法MARCO和双模型算法MARCO-MAM,在标准测试用例下的实验结果表明,该策略可以有效地对搜索空间进行进一步剪枝,从而提高MUS的枚举效率.
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关键词
极小不可满足子集
极大可满足子集
MUS枚举
幂集探索
不可行分析
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Keywords
minimal unsatisfiable subset(MUS)
maximal satisfiable subset(MSS)
MUS enumeration
power set exploration
infeasibility analysis
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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