MaxSAT Evaluation 2021 : Solver and Benchmark Descriptions

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MaxSAT Evaluation 2022 : Solver and Benchmark Descriptions

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MaxSAT Evaluation 2020 : Solver and Benchmark Descriptions

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MaxSAT Evaluation 2019 : Solver and Benchmark Descriptions

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Incomplete Pseudo-Boolean Optimization by Local Search Using a Decision Oracle

In many real-world problems, the task is to find an optimal solution within a finite set of solutions. Many of the problems, also known as combinatorial optimization problems, are NPhard. In other words, finding an optimal solution for the problems is computationally difficult. However, being important for many real-world applications, there is a demand for efficient ways to solve the problems. One approach is the declarative approach, where the problems are first encoded into a mathematical constraint language. Then, the encoded problem instance is solved by an algorithm developed for that constraint language. In this thesis, we focus on declarative pseudo-Boolean optimization (PBO). PBO is the set of integer programs (IP) where the variables can only be assigned to 0 or 1. For many real-world applications, finding an optimal solution is too time-consuming. Instead of finding an optimal solution, incomplete methods attempt to find good enough solutions in a given time limit. To the best of our knowledge, there are not many incomplete algorithms developed specifically for PBO. In this thesis, we adapt an incomplete method developed for the maximum satisfiability problem to PBO. In the adapted algorithm, which we call LS-ORACLE-PBO, a given PBO instance is solved using a form of local search that utilizes a pseudo-Boolean decision oracle when moving from one solution to another. We implement and empirically compare LS-ORACLE-PBO to another recent incomplete PBO algorithm called LS-PBO. The results show that, in general, our implementation is not competitive against LS-PBO. However, for some problem instances, our implementation provides better results than LS-PBO

Incomplete MaxSAT Solving by Linear Programming Relaxation and Rounding

NP-hard optimization problems can be found in various real-world settings such as scheduling, planning and data analysis. Coming up with algorithms that can efficiently solve these problems can save various rescources. Instead of developing problem domain specific algorithms we can encode a problem instance as an instance of maximum satisfiability (MaxSAT), which is an optimization extension of Boolean satisfiability (SAT). We can then solve instances resulting from this encoding using MaxSAT specific algorithms. This way we can solve instances in various different problem domains by focusing on developing algorithms to solve MaxSAT instances. Computing an optimal solution and proving optimality of the found solution can be time-consuming in real-world settings. Finding an optimal solution for problems in these settings is often not feasible. Instead we are only interested in finding a good quality solution fast. Incomplete solvers trade guaranteed optimality for better scalability. In this thesis, we study an incomplete solution approach for solving MaxSAT based on linear programming relaxation and rounding. Linear programming (LP) relaxation and rounding has been used for obtaining approximation algorithms on various NP-hard optimization problems. As such we are interested in investigating the effectiveness of this approach on MaxSAT. We describe multiple rounding heuristics that are empirically evaluated on random, crafted and industrial MaxSAT instances from yearly MaxSAT Evaluations. We compare rounding approaches against each other and to state-of-the-art incomplete solvers SATLike and Loandra. The LP relaxation based rounding approaches are not competitive in general against either SATLike or Loandra However, for some problem domains our approach manages to be competitive against SATLike and Loandra

SAT-based Analysis, (Re-)Configuration & Optimization in the Context of Automotive Product documentation

Es gibt einen steigenden Trend hin zu kundenindividueller Massenproduktion (mass customization), insbesondere im Bereich der Automobilkonfiguration. Kundenindividuelle Massenproduktion führt zu einem enormen Anstieg der Komplexität. Es gibt Hunderte von Ausstattungsoptionen aus denen ein Kunde wählen kann um sich sein persönliches Auto zusammenzustellen. Die Anzahl der unterschiedlichen konfigurierbaren Autos eines deutschen Premium-Herstellers liegt für ein Fahrzeugmodell bei bis zu 10^80. SAT-basierte Methoden haben sich zur Verifikation der Stückliste (bill of materials) von Automobilkonfigurationen etabliert. Carsten Sinz hat Mitte der 90er im Bereich der SAT-basierten Verifikationsmethoden für die Daimler AG Pionierarbeit geleistet. Darauf aufbauend wurde nach 2005 ein produktives Software System bei der Daimler AG installiert. Später folgten weitere deutsche Automobilhersteller und installierten ebenfalls SAT-basierte Systeme zur Verifikation ihrer Stücklisten. Die vorliegende Arbeit besteht aus zwei Hauptteilen. Der erste Teil beschäftigt sich mit der Entwicklung weiterer SAT-basierter Methoden für Automobilkonfigurationen. Wir zeigen, dass sich SAT-basierte Methoden für interaktive Automobilkonfiguration eignen. Wir behandeln unterschiedliche Aspekte der interaktiven Konfiguration. Darunter Konsistenzprüfung, Generierung von Beispielen, Erklärungen und die Vermeidung von Fehlkonfigurationen. Außerdem entwickeln wir SAT-basierte Methoden zur Verifikation von dynamischen Zusammenbauten. Ein dynamischer Zusammenbau repräsentiert die chronologische Zusammenbau-Reihenfolge komplexer Teile. Der zweite Teil beschäftigt sich mit der Optimierung von Automobilkonfigurationen. Wir erläutern und vergleichen unterschiedliche Optimierungsprobleme der Aussagenlogik sowie deren algorithmische Lösungsansätze. Wir beschreiben Anwendungsfälle aus der Automobilkonfiguration und zeigen wie diese als aussagenlogisches Optimierungsproblem formalisiert werden können. Beispielsweise möchte man zu einer Menge an Ausstattungswünschen ein Test-Fahrzeug mit minimaler Ergänzung weiterer Ausstattungen berechnen um Kosten zu sparen. DesWeiteren beschäftigen wir uns mit der Problemstellung eine kleinste Menge an Fahrzeugen zu berechnen um eine Testmenge abzudecken. Im Rahmen dieser Arbeit haben wir einen Prototypen eines (Re-)Konfigurators, genannt AutoConfig, entwickelt. Unser (Re-)Konfigurator verwendet im Kern SAT-basierte Methoden und besitzt eine grafische Benutzeroberfläche, welche interaktive Konfiguration erlaubt. AutoConfig kann mit Instanzen von drei großen deutschen Automobilherstellern umgehen, aber ist nicht alleine darauf beschränkt. Mit Hilfe dieses Prototyps wollen wir die Anwendbarkeit unserer Methoden demonstrieren

Efficient local search for Pseudo Boolean Optimization

Algorithms and the Foundations of Software technolog