【亲测免费】 PySAT: Python 中的 SAT 技术工具包

PySAT: Python 中的 SAT 技术工具包

1. 项目介绍

PySAT 是一个面向 Python 的布尔满意度问题（SAT）的工具包。它旨在为研究人员提供一个简单且统一的接口，以使用多种最先进的布尔满意度（SAT）求解器，以及各种基数和伪布尔编码。PySAT 的目的是使得研究人员在 SAT 及其应用和泛化领域中可以轻松地在 Python 中进行原型设计，同时逐步利用现代 SAT 求解器原始低级实现的力量。

PySAT 支持解决 NP 及其之外的多种问题。例如，它可以快速实现 MaxSAT 求解器、MUS/MCS 提取器或枚举器、基于抽象的 QBF 求解器，或任何其他利用 SAT 咨询的应用问题解决工具。

2. 项目快速启动

首先，您需要安装 PySAT。PySAT 可以通过 pip 安装：

pip install pysat

以下是一个使用 PySAT 的简单示例：

from pysat.solvers import Glucose3

# 创建 Glucose3 求解器实例
g = Glucose3()

# 添加子句
g.add_clause([-1, 2])
g.add_clause([-2, 3])

# 解决问题
print(g.solve())

# 打印解模型
print(g.get_model())

这个例子会输出：

True
[-1, 2, -3]

这表明该问题是可满足的，并且得到了一个解模型。

3. 应用案例和最佳实践

PySAT 可以用于多种应用，以下是一些案例：

实现一个简单的 MaxSAT 求解器

from pysat.solvers import Minisat22

# 创建子句
clauses = [
    [-1, 2, 3],
    [1, -2],
    [-1, -2, 4]
]

# 创建并求解 MaxSAT 问题
with Minisat22(bootstrap_with=clauses) as m:
    print(m.solve(assumptions=[1, -3]))
    print(m.get_model())

提取不可满足核心

from pysat.solvers import Minisat22

# 创建子句
clauses = [
    [-1, 2],
    [-2, 3],
    [-3, 1]
]

# 求解并提取不可满足核心
with Minisat22(bootstrap_with=clauses) as m:
    if not m.solve(assumptions=[1, -3]):
        print(m.get_core())

生成证明

from pysat.formula import CNF
from pysat.solvers import Lingeling

# 创建子句
formula = CNF()
formula.append([-1, 2])
formula.append([1, -2])
formula.append([-1, -2])
formula.append([1, 2])

# 求解并尝试获取证明
with Lingeling(bootstrap_with=formula.clauses, with_proof=True) as l:
    if not l.solve():
        print(l.getproof())

4. 典型生态项目

PySAT 的生态系统包含了多个相关项目，以下是一些例子：

• PyPBLib: 一个封装了 PBLib 库的第三方库，用于将伪布尔约束编码为 CNF。
• IPASIR-UP: 一个用户传播器接口，用于在 CDCL 求解器中集成自定义的推理规则。

这些项目扩展了 PySAT 的功能，使其能够应对更广泛的逻辑问题解决需求。