Cuốn sách công thức cho mã hóa SAT?

Người giải SAT đang ngày càng hiệu quả hơn trong việc giải quyết các trường hợp lớn và đang được sử dụng làm back-end trong các bối cảnh khác nhau. Mỗi khi muốn sử dụng chúng để giải quyết vấn đề trong một miền cụ thể, anh ấy / cô ấy phải đưa ra một mã hóa đặc biệt không chỉ có bộ giải pháp phù hợp mà còn đặt các ràng buộc (thậm chí là dự phòng) trong một hình thức điều đó giúp các heuristic của người giải quyết trong việc tìm kiếm một giải pháp nhanh hơn.

Nhiều mã hóa như vậy đối với tôi dường như rất phổ biến, ví dụ: khẳng định rằng một tập hợp các nút hữu hạn được liên kết dưới dạng cây hoặc DAG hoặc danh sách được sắp xếp ...

Có một kho lưu trữ / công thức mã hóa phổ biến cho các vấn đề phổ biến với các giải pháp tối ưu hóa?

Tôi đã đọc một bài khảo sát vài năm trước có vẻ phù hợp, " Kỹ thuật mã hóa SAT thành công " của Magnus Bjork.

Trừu tượng:

Bài viết này xác định các thực hành tốt cho mã hóa SAT bằng cách phân tích các cuộc phỏng vấn với một số chuyên gia SAT nổi tiếng. Mục đích là cả hai để xác định sự tự tin trong các chiến lược mã hóa khác nhau bằng cách phân tích xem có sự đồng thuận giữa các chuyên gia hay không, cũng như đưa ra kiến ​​thức ẩn cho người dùng SAT.

Có sự đồng thuận rằng các kỹ thuật mã hóa thường có tác động mạnh mẽ đến hiệu quả của bộ giải SAT, rằng thường phải mất nhiều công sức để tìm ra một mã hóa tốt và kích thước của một mã hóa chỉ liên quan rất lỏng lẻo đến độ khó của việc tìm giải pháp . Các chủ đề mà người được phỏng vấn không đồng ý bao gồm tính khả thi bao gồm cả mỹ phẩm trong các vấn đề SAT và liệu có nên hình thành các vấn đề như mệnh đề hay mạch.

Bài viết mô tả một số chiến lược tốt trong các tình huống khác nhau, chẳng hạn như các cách khác nhau để biểu diễn các con số và cách sử dụng gia tăng.

Trước tiên, luôn luôn là một ý tưởng tốt để kiểm tra Sổ tay về sự hài lòng [1] (tôi đoán nó không có sẵn miễn phí, xin lỗi). Ở đây, Chương 2 có tiêu đề "Mã hóa CNF". Ít nhất, cuốn sách cung cấp tài liệu tham khảo về tình trạng của nghệ thuật vào thời điểm viết và bạn có thể mở rộng tìm kiếm của mình thông qua chúng.

Ngoài ra, ở đây và đây là hai slide gần đây về tiền xử lý SAT. Các slide cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về các kỹ thuật tiền xử lý, và cũng tham khảo thêm. Ý tưởng là thay vì cố gắng "mô hình hóa" vấn đề một cách hiệu quả, bạn chỉ cần mô hình hóa nó theo cách dễ nhất, nhấn go và một phần mềm cung cấp cho bạn một mã hóa hiệu quả.

[1] Biere, Armin, Marijn Heule, và Hans van Maaren, biên tập. Cẩm nang thỏa đáng. Tập 185. Ấn bản iOS, 2009.

không chính xác là một câu trả lời trực tiếp mà là một góc độ ngày càng liên quan chặt chẽ hơn: một số trong số này được bao phủ bởi một lĩnh vực nghiên cứu tương đối mới được gọi là SMT, Lý thuyết Modulo thỏa mãn . ý tưởng cơ bản là kết hợp các mã hóa vấn đề (ví dụ như số học số nguyên, đồ thị, v.v.) vào bộ giải SAT nhưng cũng sử dụng / tận dụng kiến ​​thức bổ sung có được từ khớp nối này để xây dựng các thuật toán giải pháp nâng cao hơn. đây là một cuộc khảo sát. như đã chỉ ra rằng chúng có thể hiệu quả hơn nhiều so với việc kết hợp một cơ chế mã hóa đặc biệt với các bộ giải SAT tiêu chuẩn.

• Các lý thuyết Modulo thỏa mãn: Một món khai vị / Leonardo de Moura và Nikolaj Bjørner

  Các lý thuyết Modulo thỏa mãn (SMT) là về việc kiểm tra tính thỏa mãn của các công thức logic qua một hoặc nhiều lý thuyết. Vấn đề dựa trên sự kết hợp của một số lĩnh vực cơ bản nhất trong khoa học máy tính. Nó kết hợp vấn đề về sự thỏa mãn của Boolean với các miền, chẳng hạn như, những nghiên cứu về tối ưu hóa lồi và các hệ thống biểu tượng thao tác thuật ngữ. Nó cũng rút ra những vấn đề phổ biến nhất trong thế kỷ logic của biểu tượng: vấn đề quyết định, tính đầy đủ và không hoàn chỉnh của lý thuyết logic và cuối cùng là lý thuyết phức tạp. Vấn đề kết hợp mô-đun các thuật toán mục đích đặc biệt cho mỗi miền cũng sâu sắc và hấp dẫn như việc tìm kiếm các thuật toán mới hoạt động đặc biệt tốt trong bối cảnh kết hợp. SMT cũng thích một vai trò rất hữu ích trong công nghệ phần mềm. Phần mềm hiện đại, phân tích phần cứng và các công cụ dựa trên mô hình là các hệ thống phần mềm ngày càng phức tạp và đa diện. Tuy nhiên, cốt lõi của chúng luôn là một thành phần sử dụng logic tượng trưng để mô tả các trạng thái và biến đổi giữa chúng. Một bộ giải SMT được điều chỉnh tốt có tính đến các đột phá hiện đại thường quy mô các đơn đặt hàng lớn hơn các bộ giải ad-hoc tùy chỉnh.