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Recognition and Exploitation of Gate Structure in SAT Solving
In der theoretischen Informatik ist das SAT-Problem der archetypische Vertreter der Klasse der NP-vollstÀndigen Probleme, weshalb effizientes SAT-Solving im Allgemeinen als unmöglich angesehen wird.
Dennoch erzielt man in der Praxis oft erstaunliche Resultate, wo einige Anwendungen Probleme mit Millionen von Variablen erzeugen, die von neueren SAT-Solvern in angemessener Zeit gelöst werden können.
Der Erfolg von SAT-Solving in der Praxis ist auf aktuelle Implementierungen des Conflict Driven Clause-Learning (CDCL) Algorithmus zurĂŒckzufĂŒhren, dessen LeistungsfĂ€higkeit weitgehend von den verwendeten Heuristiken abhĂ€ngt, welche implizit die Struktur der in der industriellen Praxis erzeugten Instanzen ausnutzen.
In dieser Arbeit stellen wir einen neuen generischen Algorithmus zur effizienten Erkennung der Gate-Struktur in CNF-Encodings von SAT Instanzen vor, und auĂerdem drei AnsĂ€tze, in denen wir diese Struktur explizit ausnutzen.
Unsere BeitrĂ€ge umfassen auch die Implementierung dieser AnsĂ€tze in unserem SAT-Solver Candy und die Entwicklung eines Werkzeugs fĂŒr die verteilte Verwaltung von Benchmark-Instanzen und deren Attribute, der Global Benchmark Database (GBD)