骨架变量求解算法研究

【摘要】随着集成电路的飞速发展，对于集成电路的检测、验证等问题也显得更加复杂，这进一步促使了人们从传统的求解思路中脱离出来，投向一个新的领域——SAT。可满足性问题(SAT)已经被证明是一个NP问题，被广泛应用于模型检测（ModelChecking），形式化验证(Formalverification)，集成电路等价性验证(Integratedcircuitequivalenceverification)，人工智能(Artificialintelligence)，数据挖掘(Datamining)等多个领域。从1960年至今，SAT问题一直备受人们的关注。世界各国的学术界和科研界都加大了对SAT问题的投入力度，也取得了一系列的成果。一些高效率，低复杂度的SAT算法也应运而生。而其中意义最为深远的是DPLL算法的提出。现如今的大部分SAT算法都是以DPLL算法为基础而演变出来的。如最近比较流行的Minisat,chaff，zchff等SAT求解器，都是以DPLL为框架，更改约束条件，使用一些更高效的启发式策略，从而提高算法的执行效率。在SAT问题当中，存在一种变量，它们在所有的可满足性赋值当中都取同样的值（恒为0或者恒为1），这些变量我们就称之为是骨架变量。骨架变量被广泛应用于求解最小不可满足核，验证质蕴涵项，K‐CNFSAT等问题。骨架变量的集合越大，获取骨架变量的时间越早，对于问题的求解就越有益。当前也有一些求解backbone的算法，有的是基于枚举，有的是基于迭代的SAT求解器调用，还有的是基于分块思想的。我们可以综合这些算法的优缺点，在这些算法的基础之上，来获得一些新的高效的backbone求解算法。本文主要是把几个backbone算法相结合，取长补短，根据不同的启发策略和限制条件，做好多个算法之间的衔接，最大程度上把几个算法的优点都得以体现。本文利用的求解器是一种利用增量结构信息的SAT求解器——PicoSAT。作为增量SAT的典型代表，PicoSAT能够在很大程度上提高算法的执行效率。通过具体实验数据表明，我们的算法能够在很大程度上提高backbone的求解速度。
【作者】王跃东；
【导师】欧阳丹彤；
【作者基本信息】吉林大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】集成电路；SAT；DPLL；增量SAT；骨架变量；

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