IPASIR-UP: User Propagators for CDCL

Modern SAT solvers are frequently embedded as sub-reasoning engines into more complex tools for addressing problems beyond the Boolean satisfiability problem. Examples include solvers for Satisfiability Modulo Theories (SMT), combinatorial optimization, model enumeration and counting. In such use cases, the SAT solver is often able to provide relevant information beyond the satisfiability answer. Further, domain knowledge of the embedding system (e.g., symmetry properties or theory axioms) can be beneficial for the CDCL search, but cannot be efficiently represented in clausal form. In this paper, we propose a general interface to inspect and influence the internal behaviour of CDCL SAT solvers. Our goal is to capture the most essential functionalities that are sufficient to simplify and improve use cases that require a more fine-grained interaction with the SAT solver than provided via the standard IPASIR interface. For our experiments, we extend CaDiCaL with our interface and evaluate it on two representative use cases: enumerating graphs within the SAT modulo Symmetries framework (SMS), and as the main CDCL(T) SAT engine of the SMT solver cvc5

Recognition and Exploitation of Gate Structure in SAT Solving

In der theoretischen Informatik ist das SAT-Problem der archetypische Vertreter der Klasse der NP-vollständigen 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 zurückzuführen, dessen Leistungsfähigkeit weitgehend von den verwendeten Heuristiken abhängt, 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 außerdem drei Ansätze, in denen wir diese Struktur explizit ausnutzen. Unsere Beiträge umfassen auch die Implementierung dieser Ansätze in unserem SAT-Solver Candy und die Entwicklung eines Werkzeugs für die verteilte Verwaltung von Benchmark-Instanzen und deren Attribute, der Global Benchmark Database (GBD)