随笔分类 - SAT
摘要：1. 预备知识 1.1 Simple Average and Exponential Moving Average 给定一个含有时间序列的数字序列\(S_n=<r_1,r_1,r_2, ..., r_n>\) simple average 的计算方式为 \(avg(S_n)=\sum_{i=1}^N
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摘要：1. 相关数据结构 变量名 注释 NB_VAR 算例变元的数量 NB_CLAUSE 算例子句的数量 sat[x][y] 二维数组存放算例，例如：sat[x]就是第x个子句，子句末尾用NONE(-1)标识。注意sat的一维下标从0开始，即第一个子句是sat[0]；假如sat[x][y]存放某个变元z，
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摘要：1. 奖励函数 设t表示当前这次运行期间（第t次重启），a表示选择的启发式策略（lrb或vsids），\(decisions_t\)表示在运行t这段运行期间中所做的决策数量，\(decidedVars_t\)表示在t中通过分支策略选取的变元数量(重复选同一个文字只会算一次)。那么，策略a在运行t的奖
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摘要：1. 子句化简 一开始上来先用vsids策略，直到冲突次数达到设置的init，之后再使用2500s的LRB策略，2500s后再次产生冲突分支策略将改为VSIDS策略。 其存放学习子句有三个集合，学习子句的质量从高到低分别是learnts_core、learnts_tier2、learnts_loca
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摘要：1.组成SAT问题的三要素 m个逻辑变元(variable)的集合: \(x_1, x_2,…, x_m\) 文字(literal)的集合：一个文字就是一个逻辑变元或其非。这样，全部基本式为：\(x_1, \overline {x_1}, x_2, \overline {x_2}…, x_m, \o
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摘要：1. 结论 学习子句中含有比较多的冗余子句时，即vivification ratio高时采用vsids分支策略要比LRB好。 2. 相关内容 2.1 两种典型不同类别的算例 2.1.1 HWMCC instances HWMCC instances generated from real-world
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摘要：1. CDCL算法流程图 2. 迹(Trail)与决策层 2.1 迹(Trail) 迹的作用是记录当前变元的赋值是怎么被推断出来的。迹是一串连在一起的文字，里面出现的每个文字代表这个文字赋值为真；同时我们要记录为什么这个文字赋值为真，于是在文字的右上角标注原因。当文字是因为决策取真时，我们就标“决策
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摘要：static double luby(double y, int x) { // Find the finite subsequence that contains index 'x', and the // size of that subsequence: int size, seq; for
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摘要：https://github.com/seonwee/sat-solver
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