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一种基于扩展规则的#SAT 求解系统
引用本文:殷明浩,林 海,孙吉贵.一种基于扩展规则的#SAT 求解系统[J].软件学报,2009,20(7):1714-1725.
作者姓名:殷明浩  林 海  孙吉贵
作者单位:1. 吉林大学,计算机科学与技术学院,吉林,长春,130012;吉林大学,符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林,长春,130012;东北师范大学,计算机学院,吉林,长春,130117
2. 吉林大学,计算机科学与技术学院,吉林,长春,130012;吉林大学,符号计算与知识工程教育部重点实验室,吉林,长春,130012
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60573067, 60773097 (国家自然科学基金); the Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China under Grant No.20050183065 (国家高等学校博士学科点专项科研基金); the Science Foundation for Young Teachers of Northeast Normal University of China under Grant No.20070601 (东北师范大学青年基金)
摘    要:#SAT 问题是SAT 问题的扩展,需要计算出给定命题公式集合的模型个数.通过将问题求解沿着归结的反方向进行,并利用容斥原理解决由此带来的空间复杂性问题,提出了一种基于扩展规则的模型计数和加权模型计数问题求解框架,可以看作是目前所有模型计数问题求解方法的一种补方法.证明了该方法的完备性和有效性,设计了基于扩展规则的#SAT 求解系统:JLU-ERWMC.实验结果表明,JLU-ERWMC 在有些问题中优于目前最为高效的#SAT 问题求解系统.

关 键 词:扩展规则  模型计数  知识编译  加权模型计数
收稿时间:2007/5/31 0:00:00
修稿时间:2008/2/20 0:00:00

Solving #SAT Using Extension Rules
YIN Ming-Hao,LIN Hai,SUN Ji-Gui.Solving #SAT Using Extension Rules[J].Journal of Software,2009,20(7):1714-1725.
Authors:YIN Ming-Hao  LIN Hai  SUN Ji-Gui
Affiliation:College of Computer Science and Technology;Jilin University;Changchun 130012;China;Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering of Ministry of Education;China;College of Computer Science;Northeast Normal University;Changchun 130117;China
Abstract:#SAT problem is the extension of SAT problem. It involves counting models of a given set of proposition formulae. By using the inverse of resolution and the inclusion-exclusion principle to circumvent the problem of space complexity, this paper proposes a framework for both model counting and weighted model counting. It suggests a complementary method for current model counting methods. These methods are proved to be sound and complete. A model counting system, namely JLU-ERWMC, is built based on these methods.JLU-ERWMC outperforms the most efficient model counting methods in some cases.
Keywords:extension rule  model counting  knowledge compilation  weighted model counting
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