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随笔分类 - SAT求解器新技术
基于2018年CDCL求解器的冠军水平，今年来出现的新的技术需要重点研读、整理、组合使用。
文献阅读笔记——Boosting the Performance of CDCL-Based SAT Solvers by Exploiting Backbones and Backdoors
摘要：Boosting the Performance of CDCL-Based SAT Solvers by Exploiting Backbones and Backdoors 布尔结构措施 本研究考虑的措施包括与主干和后门相关的措施: 主干大小、主干频率和后门大小。 当前SAT主要关键技术及其相关
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2022竞赛新方法学习1--学习Proceedings of SAT Competition 2022 : Solver and Benchmark Descriptions
摘要：Proceedings of SAT Competition 2022 : Solver and Benchmark Descriptions https://helda.helsinki.fi/handle/10138/347211 1. Armin Biere Mathias Fleury 弗莱
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文献学习-Better Decision Heuristics in CDCL through Local Search and Target Phases
摘要：Better Decision Heuristics in CDCL through Local Search and Target Phases Shaowei Cai shaoweicai.cs@gmail.com Xindi Zhang zhangxd@ios.ac.cn State Key
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文献学习—— Combining Clause Learning and Branch and Bound for MaxSAT
摘要：Combining Clause Learning and Branch and Bound for MaxSAT Chu-Min Li, Zhenxing Xu, Jordi Coll, Felip Manyà, Djamal Habet, Kun He, Combining Clause Le
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2021求解器竞赛总结学习笔记（未完）
摘要：一、SLIME SAT Solver 1.关注变元的赋值时一项重要工作 （1）在重启阶段考虑规划所有变元的极性，使之最接近目标赋值。采用的方法比较特殊。 We improve the restart stage with a reconfiguration ofpreassigned polarit
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文献学习——Guiding CDCL SAT Search via Random Exploration amid Conflict Depression
摘要：Guiding CDCL SAT Search via Random Exploration amid Conflict Depression Md Solimul Chowdhury, Martin M¨ uller, Jia-Huai YouDepartment of Computing Sci
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文献学习——Relaxed Backtracking with Rephasing
摘要：Relaxed Backtracking with Rephasing 提出了一种通过放松回溯来改进CDCL求解器的方法。 文献来源： sr2019_proceedings.pdf sr2020_proceedings.pdf Xindi Zhang1,2 and Shaowei Cai1,2*1S
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学习子句管理——文献学习Towards Learned Clauses Database Reduction Strategies Based on Dominance Relationship
摘要：现代求解器在求解SAT问题高效，在解决工业问题转化的cnf级别的样例显示出惊人的能力。CDCL框架的提出被证明是现代求解器中最主流的解决方案，包括若干模块。其中学习子句的管理是最最为核心的部件，涉及到。The global ideaof clause learning is that during
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子句删除策略的发展概况——基于学习文献On the Glucose SAT Solver和
摘要：参考文献： 1. Gilles Audemard，Laurent Simon: On the Glucose SAT Solver 一、对学习子句作用的认识 The first answer was just abouttrying to contain the combinatorial expl
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学习笔记-Guiding High-Performance SAT Solvers with Unsat-Core Predictions
摘要：1.求解器求解一个问题是unsat，可以得到DRAT proof[43]，将其传递给DRAT-trim[43]，以确定在证明中使用了哪些原始的子句。 2. 然后，通过遍历核心中的子句来计算核心中的变量，最后以适合于我们将在第3节中描述的神经网络体系结构的格式生成单个数据点.。 NeuroSAT ca
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基于蕴含图的求解器改进结果对比（2020-4-29）
摘要：2020年4月22-29日基于蕴含图冲突层开展多次冲突生成。 上图为原2019年冠军求解器结果 上图为改进后基于冲突层最后一次冲突开展冲突之后得到的结果——注意两者得到的指派结果是不一致的。
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最早使用cmt的minisat改进版求解器4——vsids-master-1\adaptvsids
摘要：知识来源 文章： https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-26287-1_14 代码： https://github.com/ezulkosk/vsids 位置： \VISDS-solvers\vsids-master-1\vsids-
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最早使用cmt的minisat改进版求解器3——vsids-master-1\countbridgemvsids
摘要：位置： E:\CNKI E-Study\localestudy\Literature\SAT求解器学习_6B1FE1DF69904FE2AEC3542DCF408574\VSIDS paper\VISDS-solvers\vsids-master-1\vsids-master-1\countbrid
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最早使用cmt的minisat改进版求解器2——vsids-master-1\minisat-performance
摘要：位置： E:\CNKI E-Study\localestudy\Literature\SAT求解器学习_6B1FE1DF69904FE2AEC3542DCF408574\VSIDS paper\VISDS-solvers\vsids-master-1\vsids-master-1\minisat-p
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决策变元分支策略——文献学习：Understanding VSIDS Branching Heuristics in Conflict-Driven Clause-Learning SAT Solvers_______sat求解器是一个大数据系统
摘要：Modern CDCL SAT solvers maintain lots of state features such as the partial assignment, trail, learnt clause database, saved phases, etc. 译文：现代CDCL SA
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MapleLCMDistChronoBT-DL-v2.2PSIDS_RFV02_2
摘要：MapleLCMDistChronoBT-DL-v2.2PSIDS_RFV02_2是我们参加2020求解器竞赛的主要版本，以下是对该求解去改进方案做的简要说明。 英文文档： MapleLCMDistChronoBT-DL-Scavel, MapleLCMDistChronoBT-DL- RFV ,
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