發(fā)布時(shí)間：2024-06-03 04:33

　　布爾可滿足性問題是第一個(gè)NP完全問題,是計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要核心之一,并且廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域,例如電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化、模型檢測、軟件驗(yàn)證、集成電路驗(yàn)證、組合優(yōu)化以及計(jì)算生物學(xué)等。本文將側(cè)重研究布爾可滿足性問題中的經(jīng)典問題及其相關(guān)的擴(kuò)展問題,包括經(jīng)典SAT推理方法的形式化描述;子句學(xué)習(xí)算法所涉及的相關(guān)問題研究;歸結(jié)方法的逆運(yùn)算——擴(kuò)展規(guī)則方法的相關(guān)問題研究以及推理問題的擴(kuò)展形式——#SAT相關(guān)方面的研究。本文的主要研究貢獻(xiàn)總結(jié)如下:(1)為了達(dá)到利用細(xì)胞膜演算形式化描述帶子句學(xué)習(xí)的DPLL算法的整個(gè)推理過程的目的,采用細(xì)胞膜演算的形式化方法描述帶子句學(xué)習(xí)的DPLL算法。分別定義了部分賦值、變量反轉(zhuǎn)、回溯、回跳最大層、細(xì)胞膜溶解等反應(yīng)規(guī)則,給出了DPLL的一般過程和沖突分析過程的描述。最后通過規(guī)模大小不同的兩個(gè)測試用例的求解過程驗(yàn)證了該形式化描述方法的可行性。依賴細(xì)胞膜演算可以更直觀、簡潔地展現(xiàn)推理算法的推理過程,同時(shí)展示了膜演算的描述能力和處理能力。(2)子句學(xué)習(xí)技術(shù)在可滿足性問題中已得到了廣泛的應(yīng)用。在本文中,我們以優(yōu)化學(xué)習(xí)子句數(shù)據(jù)庫為目的,在原MiniSAT求解器的基礎(chǔ)上,提出了一種新的...

【文章頁數(shù)】：111 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 命題邏輯推理方法的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 推理方法的研究進(jìn)展
        1.2.2 推理問題的擴(kuò)展
        1.2.3 研究趨勢和問題分析
        1.2.4 SAT求解器
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文結(jié)構(gòu)安排
第2章 基礎(chǔ)知識(shí)
    2.1 可滿足性問題的定義和表示
    2.2 可滿足性問題的求解方法
        2.2.1 DPLL與子句學(xué)習(xí)
        2.2.2 局部搜索
        2.2.3 擴(kuò)展規(guī)則
第3章 利用細(xì)胞膜演算描述帶子句學(xué)習(xí)的DPLL算法
    3.1 引言
    3.2 細(xì)胞膜演算
        3.2.1 基本概念
        3.2.2 語法
        3.2.3 反應(yīng)規(guī)則
    3.3 描述DPLL的一般過程
        3.3.1 細(xì)胞膜演算規(guī)則
        3.3.2 細(xì)胞膜演算描述DPLL
    3.4 沖突分析
    3.5 實(shí)例驗(yàn)證
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于重啟策略的學(xué)習(xí)子句優(yōu)化方法
    4.1 引言
    4.2 學(xué)習(xí)子句數(shù)據(jù)庫的化簡
    4.3 博弈論簡介
        4.3.1 博弈模型的引入
        4.3.2 博弈模型
    4.4 SAT方法與博弈論的對(duì)應(yīng)
        4.4.1 博弈模型的分析
        4.4.2 基于博弈論的學(xué)習(xí)子句優(yōu)化算法
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第5章 基于局部搜索的并行擴(kuò)展推理方法
    5.1 引言
    5.2 ERACC算法
    5.3 并行擴(kuò)展規(guī)則推理方法
        5.3.1 CPVI算法
        5.3.2 PERRM算法
        5.3.3 SIMT算法
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與測試用例
        5.4.2 UNIFORM RANDOM-3-SAT問題測試用例實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.4.3 圖著色問題測試用例實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        5.4.4 AIM類問題測試用例實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第6章 基于格局檢測的并行模型計(jì)數(shù)方法
    6.1 引言
    6.2 基于格局檢測的模型計(jì)數(shù)方法
        6.2.1 SWCC迭代法
        6.2.2 SWCC優(yōu)化增量法
    6.3 并行模型計(jì)數(shù)算法
        6.3.1 SVHD算法
        6.3.2 基于格局檢測的并行模型計(jì)數(shù)算法
    6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        6.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與測試用例
        6.4.2 UNIFORM RANDOM-3-SAT問題測試用例實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        6.4.3 CBS類問題測試用例實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        6.4.4 PARITY類問題測試用例實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.5 本章小結(jié)
第7章 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡介及在學(xué)期間科研成果
致謝



本文編號(hào)：3988185