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 阅读全文

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 阅读全文

摘要： 一般来说学习子句lbd值的大小范围不同，认为其在今后发挥作用不同，lbd值越小，后续发挥作用越大，即认为其质量越高。依据lbd值的范围，在CDCL求器中有三个“木桶”供其存放。这三个集合分别是： vec<CRef> learnts_core, learnts_tier2,learnts_local; 阅读全文

摘要： 摘要： 针对命题逻辑公式求解过程中难以有效评估学习子句是否有利于后续搜索的问题，提出了一种基于学习子句趋势强度的评估算法。该算法首先通过分析学习子句在生存期内参与冲突分析的时间分布特征，将随机、离散的时间分布转换为连续的累积趋势强度；然后在删除周期达到时，通过设定趋势强度阈值删除在后续搜索过程中“不 阅读全文

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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 阅读全文

摘要： 在主函数main.cc中 在化简求解代码段之后： vec<Lit> dummy; lbool ret = S.solveLimited(dummy); 在Solver.h文件中 inline lbool Solver::solveLimited (const vec<Lit>& assumps){ 阅读全文