Towards industrial-like random SAT instances
Visualitza/Obre
Ansotegui.pdf (653,1Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/13288
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2009
EditorAAAI Press. Association for the Advancement of Artificial Intelligence
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
We focus on the random generation of SAT instances that have computational properties that are similar to real-world instances. It is known that industrial instances, even with a great number of variables, can be solved by a clever solver in a reasonable amount of time. This is not possible, in general, with classical randomly generated instances. We provide different generation models of SAT instances, extending the uniform and regular 3-CNF models. They are based on the use of non-uniform probability distributions to select variables. Our last model also uses a mechanism to produce clauses of different lengths as in industrial
instances. We show the existence of the phase transition phenomena for our models and we study the hardness of the generated instances as a function of the parameters of the probability distributions. We prove that, with these parameters we can adjust
the difficulty of the problems in the phase transition point. We measure hardness in terms of the performance of different solvers. We show how these models will allow us to generate random instances similar to industrial instances, of interest for testing
purposes.
CitacióAnsótegui, C.; Bonet, M.; Levy, J. Towards industrial-like random SAT instances. A: International Joint Conference on Artificial Intelligence. "21st International Joint Conference on Artificial Intelligence". Pasadena, California: AAAI Press. Association for the Advancement of Artificial Intelligence, 2009, p. 387-392.
Versió de l'editorhttp://ijcai.org/papers09/contents.php
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Ansotegui.pdf | 653,1Kb | Accés restringit |