Counting Complexity for Reasoning in Abstract Argumentation

In this paper, we consider counting and projected model counting of extensions in abstract argumentation for various semantics. When asking for projected counts we are interested in counting the number of extensions of a given argumentation framework while multiple extensions that are identical when restricted to the projected arguments count as only one projected extension. We establish classical complexity results and parameterized complexity results when the problems are parameterized by treewidth of the undirected argumentation graph. To obtain upper bounds for counting projected extensions, we introduce novel algorithms that exploit small treewidth of the undirected argumentation graph of the input instance by dynamic programming (DP). Our algorithms run in time double or triple exponential in the treewidth depending on the considered semantics. Finally, we take the exponential time hypothesis (ETH) into account and establish lower bounds of bounded treewidth algorithms for counting extensions and projected extension.Comment: Extended version of a paper published at AAAI-1

Understanding and Extending Incremental Determinization for 2QBF

Incremental determinization is a recently proposed algorithm for solving quantified Boolean formulas with one quantifier alternation. In this paper, we formalize incremental determinization as a set of inference rules to help understand the design space of similar algorithms. We then present additional inference rules that extend incremental determinization in two ways. The first extension integrates the popular CEGAR principle and the second extension allows us to analyze different cases in isolation. The experimental evaluation demonstrates that the extensions significantly improve the performance

Parametrised enumeration

In this thesis, we develop a framework of parametrised enumeration complexity. At first, we provide the reader with preliminary notions such as machine models and complexity classes besides proving them to be well-chosen. Then, we study the interplay and the landscape of these classes and present connections to classical enumeration classes. Afterwards, we translate the fundamental methods of kernelisation and self-reducibility into equivalent techniques in the setting of parametrised enumeration. Subsequently, we illustrate the introduced classes by investigating the parametrised enumeration complexity of Max-Ones-SAT and strong backdoor sets as well as sharpen the first result by presenting a dichotomy theorem for Max-Ones-SAT. After this, we extend the definitions of parametrised enumeration algorithms by allowing orders on the solution space. In this context, we study the relations ``order by size'' and ``lexicographic order'' for graph modification problems and observe a trade-off between enumeration delay and space requirements of enumeration algorithms. These results then yield an enumeration technique for generalised modification problems that is illustrated by applying this method to the problems closest string, weak and strong backdoor sets, and weighted satisfiability. Eventually, we consider the enumeration of satisfying teams of formulas of poor man's propositional dependence logic. There, we present an enumeration algorithm with FPT delay and exponential space which is one of the first enumeration complexity results of a problem in a team logic. Finally, we show how this algorithm can be modified such that only polynomial space is required, however, by increasing the delay to incremental FPT time.In diesem Werk begründen wir die Theorie der parametrisierten Enumeration, präsentieren die grundlegenden Definitionen und prüfen ihre Sinnhaftigkeit. Im nächsten Schritt, untersuchen wir das Zusammenspiel der eingeführten Komplexitätsklassen und zeigen Verbindungen zur klassischen Enumerationskomplexität auf. Anschließend übertragen wir die zwei fundamentalen Techniken der Kernelisierung und Selbstreduzierbarkeit in Entsprechungen in dem Gebiet der parametrisierten Enumeration. Schließlich untersuchen wir das Problem Max-Ones-SAT und das Problem der Aufzählung starker Backdoor-Mengen als typische Probleme in diesen Klassen. Die vorherigen Resultate zu Max-Ones-SAT werden anschließend in einem Dichotomie-Satz vervollständigt. Im nächsten Abschnitt erweitern wir die neuen Definitionen auf Ordnungen (auf dem Lösungsraum) und erforschen insbesondere die zwei Relationen \glqq Größenordnung\grqq\ und \glqq lexikographische Reihenfolge\grqq\ im Kontext von Graphen-Modifikationsproblemen. Hierbei scheint es, als müsste man zwischen Delay und Speicheranforderungen von Aufzählungsalgorithmen abwägen, wobei dies jedoch nicht abschließend gelöst werden kann. Aus den vorherigen Überlegungen wird schließlich ein generisches Enumerationsverfahren für allgemeine Modifikationsprobleme entwickelt und anhand der Probleme Closest String, schwacher und starker Backdoor-Mengen sowie gewichteter Erfüllbarkeit veranschaulicht. Im letzten Abschnitt betrachten wir die parametrisierte Enumerationskomplexität von Erfüllbarkeitsproblemen im Bereich der Poor Man's Propositional Dependence Logic und stellen einen Aufzählungsalgorithmus mit FPT Delay vor, der mit exponentiellem Platz arbeitet. Dies ist einer der ersten Aufzählungsalgorithmen im Bereich der Teamlogiken. Abschließend zeigen wir, wie dieser Algorithmus so modifiziert werden kann, dass nur polynomieller Speicherplatz benötigt wird, bezahlen jedoch diese Einsparung mit einem Anstieg des Delays auf inkrementelle FPT Zeit (IncFPT)

Symbolic reactive synthesis

In this thesis, we develop symbolic algorithms for the synthesis of reactive systems. Synthesis, that is the task of deriving correct-by-construction implementations from formal specifications, has the potential to eliminate the need for the manual—and error-prone—programming task. The synthesis problem can be formulated as an infinite two-player game, where the system player has the objective to satisfy the specification against all possible actions of the environment player. The standard synthesis algorithms represent the underlying synthesis game explicitly and, thus, they scale poorly with respect to the size of the specification. We provide an algorithmic framework to solve the synthesis problem symbolically. In contrast to the standard approaches, we use a succinct representation of the synthesis game which leads to improved scalability in terms of the symbolically represented parameters. Our algorithm reduces the synthesis game to the satisfiability problem of quantified Boolean formulas (QBF) and dependency quantified Boolean formulas (DQBF). In the encodings, we use propositional quantification to succinctly represent different parts of the implementation, such as the state space and the transition function. We develop highly optimized satisfiability algorithms for QBF and DQBF. Based on a counterexample-guided abstraction refinement (CEGAR) loop, our algorithms avoid an exponential blow-up by using the structure of the underlying symbolic encodings. Further, we extend the solving algorithms to extract certificates in the form of Boolean functions, from which we construct implementations for the synthesis problem. Our empirical evaluation shows that our symbolic approach significantly outperforms previous explicit synthesis algorithms with respect to scalability and solution quality.In dieser Dissertation werden symbolische Algorithmen für die Synthese von reaktiven Systemen entwickelt. Synthese, d.h. die Aufgabe, aus formalen Spezifikationen korrekte Implementierungen abzuleiten, hat das Potenzial, die manuelle und fehleranfällige Programmierung überflüssig zu machen. Das Syntheseproblem kann als unendliches Zweispielerspiel verstanden werden, bei dem der Systemspieler das Ziel hat, die Spezifikation gegen alle möglichen Handlungen des Umgebungsspielers zu erfüllen. Die Standardsynthesealgorithmen stellen das zugrunde liegende Synthesespiel explizit dar und skalieren daher schlecht in Bezug auf die Größe der Spezifikation. Diese Arbeit präsentiert einen algorithmischen Ansatz, der das Syntheseproblem symbolisch löst. Im Gegensatz zu den Standardansätzen wird eine kompakte Darstellung des Synthesespiels verwendet, die zu einer verbesserten Skalierbarkeit der symbolisch dargestellten Parameter führt. Der Algorithmus reduziert das Synthesespiel auf das Erfüllbarkeitsproblem von quantifizierten booleschen Formeln (QBF) und abhängigkeitsquantifizierten booleschen Formeln (DQBF). In den Kodierungen verwenden wir propositionale Quantifizierung, um verschiedene Teile der Implementierung, wie den Zustandsraum und die Übergangsfunktion, kompakt darzustellen. Wir entwickeln hochoptimierte Erfüllbarkeitsalgorithmen für QBF und DQBF. Basierend auf einer gegenbeispielgeführten Abstraktionsverfeinerungsschleife (CEGAR) vermeiden diese Algorithmen ein exponentielles Blow-up, indem sie die Struktur der zugrunde liegenden symbolischen Kodierungen verwenden. Weiterhin werden die Lösungsalgorithmen um Zertifikate in Form von booleschen Funktionen erweitert, aus denen Implementierungen für das Syntheseproblem abgeleitet werden. Unsere empirische Auswertung zeigt, dass unser symbolischer Ansatz die bisherigen expliziten Synthesealgorithmen in Bezug auf Skalierbarkeit und Lösungsqualität deutlich übertrifft