74、量化布尔公式多引擎求解器的设计与评估

最新推荐文章于 2025-10-09 12:11:22 发布
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分类专栏： 探索《计算机科学讲义4741》的深度世界 文章标签： 量化布尔公式 QBFEVAL AQME
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量化布尔公式多引擎求解器的设计与评估

1. 多引擎求解器AQME的设计

1.1 特征能否确定最佳求解引擎

在开发AQME时，首要问题是之前描述的特征是否足以确定每个公式的最佳求解引擎。我们希望这些特征能够区分基于搜索的求解器和其他“混合”求解器。以QBFEVAL’06数据集为例，我们移除了194个被搜索和混合求解器都解决的公式，得到124个仅被其中一类求解器解决的公式。

我们使用分区围绕中心点（PAM）聚类算法对这些公式进行分类，并通过轮廓系数来估计聚类的数量。在实验中，十一个聚类产生了最大平均轮廓值0.9。最后，我们将聚类结果与搜索和混合求解器解决公式的百分比进行比较。

Cluster ID Formulas Search Hybrid 2CLSQ OPENQBF PREQUANTOR QUAFFLE QUANTOR QUBE SQBF SKIZZO SSOLVE YQUAFFLE
1 6 100% – – 1
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75、量化布尔公式多引擎求解器与全局语法约束分解
uber9的博客
10-04 23
本文探讨了量化布尔公式多引擎求解器AQME的特征选择机制及其性能表现，通过前向选择与手动特征结合的方式识别出对求解器性能影响显著的关键特征子集F1和F2，并分析了不同模型在特征子集下的适应性差异。同时，文章介绍了基于上下文无关语法的全局语法约束分解方法，利用CYK解析器的与/或分解实现高效的广义弧一致性传播，在班次调度等问题中展现出优越的求解能力。实验表明，该分解方法可有效集成到现有求解器中，具备良好的增量传播与回溯效率。最后，文章展望了AQME的动态自适应优化方向以及全局语法约束在更多实际场景中的应用潜力
75、量化布尔公式与全局语法约束的求解技术
net55的博客
07-29 40
本博客围绕量化布尔公式多引擎求解器 AQME 的特征选择与全局语法约束分解展开研究。首先，通过特征前向选择和相关性分析，探讨了影响 AQME 性能的关键特征子集，并验证其在减少特征数量下仍能保持接近全量特征的求解性能。其次，针对约束编程中的全局语法约束问题，提出了基于 AND/OR 分解的方法将 GRAMMAR 约束转换为合取范式子句，实现了高效传播与求解集成，并在实际调度问题中验证了该方法的有效性。研究为提升求解器性能和扩展全局约束应用提供了新思路。
23、量化布尔公式的归结证明与Skolem函数构建
fun88的博客
04-29 31
本文深入探讨了量化布尔公式（QBF）的理论基础及其在逻辑推理中的应用，重点介绍了QBF的结构特性、归结证明方法、Skolem函数的构建原理以及如何通过RFAO公式和算法从子句归结证明中生成假QBF的反模型。文章涵盖了基础概念、技术分析、关键算法流程、正确性证明、示例解析、复杂度分析、应用场景及未来研究方向，旨在为QBF的验证与求解提供系统性的方法论支持。
39、量化布尔公式模型与假设提取优化技术
blockchain9miner的博客
07-27 51
本文探讨了量化布尔公式（QBF）的完全等价模型及其与Skolem和Herbrand（反）模型的关系，并提出了一种针对增量SAT求解的假设提取优化技术。通过将存在量词变量映射为Skolem函数，结合引理和推论，构建了QBF的紧凑模型。在假设提取优化方面，通过分解学习子句中的假设文字并引入缩写文字，显著提高了MUS（最小不可满足集）提取的效率。实验结果显示，该技术有效减少了平均子句大小，缩短了运行时间，并改进了MUS提取的整体性能。文章还展望了未来研究方向，包括矩阵限制对模型的影响、递归计算与归结的关联以及技术
4、循环矩阵与成就游戏的量化布尔求解
c6d7e8f9g的博客
06-08 39
本博文探讨了循环矩阵和κ-循环矩阵在构建约束线性优化问题中的应用，通过推导拉格朗日函数得到特征值问题，并分析其与主成分分析（PCA）、动态主成分分析（DPCA）和离散傅里叶变换（DFT）的关系。此外，还介绍了量化布尔求解在成就游戏（如Harary井字棋）中的应用，提出了一种新的QBF编码方法，通过改变编码对象和量词表示，克服了传统方法中量词交替带来的瓶颈，从而提高了求解性能。数值实验验证了理论的有效性，并展示了不同参数设置对结果的影响。
7、布尔公式求解算法：DQBF与QCDCL的深入剖析
dropout6artist的博客
08-09 19
本文深入探讨了布尔公式求解中的两个关键问题：DQBF求解新方法与QCDCL算法的运行时间下界。针对DQBF，提出一种基于Davis-Putnam分辨率风格的新决策程序，通过在策略层面直接推理并结合H形式输入转换，有效应对NEXP完全问题的高复杂度挑战。对于QCDCL，创新性地引入gauge宽度度量，并将其建模为证明系统，通过向准层次有序Q-分辨率的转换，建立了具有XT属性和大gauge公式的指数级运行时间下界。研究不仅深化了对量化布尔公式求解机制的理解，也为算法优化和复杂性分析提供了新的理论工具。
49、多活动排班与量化布尔公式求解的混合方法研究
ggg99的专栏
09-29 15
本文研究了多活动排班问题与量化布尔公式（QBF）求解的混合方法。针对多活动排班，提出了一种基于正则语言的混合MIP/CP方法，通过三阶段求解框架结合Cplex与Gecode求解器，在活动数量较少时表现出高效性；对于QBF求解，探讨了QPUP避免指数级推导、QU-Resolution增强推理能力以及深度单调文字保障变量消除安全性的关键技术。文章还分析了两类问题在约束处理与求解策略上的关联，讨论了实际应用中的挑战，并展望了智能排班系统、多目标优化及新型证明系统等未来研究方向。
35、量化布尔公式的失败文字检测技术解析
rum55的博客
10-09 22
本文深入解析了量化布尔公式（QBF）中的失败文字检测（FL）技术，介绍了基于SAT的FL、基于抽象的FL以及QBCP引导的Q-消解三种方法。文章分析了各类方法在传播能力、可满足性影响和效率方面的优劣，并通过实例与流程图说明其应用机制。针对不同问题规模、量词结构和求解目标，提供了方法选择的决策依据，为QBF求解器的设计与优化提供了理论支持和技术参考。
20、量化布尔公式决策过程中的表格算法实现、优化及引理与模型缓存技术
yhn45678901的博客
07-26 35
本博客探讨了量化布尔公式（QBF）决策过程中的关键技术，包括表格算法的实现与优化，以及学习技术的应用。重点分析了缓存引理和缓存模型在QBF决策中的作用，并结合Semprop系统的实现与实验评估，展示了这些方法在提升决策程序效率和鲁棒性方面的显著效果。此外，还介绍了QBF的基本概念和语义树程序的设计，为处理复杂的QBF问题提供了理论基础和实践指导。
量化布尔公式求解与证书最小化的立方体分布方法
### 量化布尔公式求解与证书最小化的立方体分布方法 #### 1. 量化布尔公式基础 量化布尔公式（QBF）$\Phi$ 定义在变量集合 $X = X_1\cup X_2\cup \cdots \cup X_n$ 上，其中 $X_i \neq \varnothing$ 且对于 $i \neq...
mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z
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编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡 注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致
toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip
12-15
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12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）
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基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员； 使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计； 阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）
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基于控制李雅普诺夫-屏障函数(CLBF)与分布式模型预测控制（DMPC）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于控制李雅普诺夫-屏障函数（CLBF）与分布式模型预测控制（DMPC）的电力系统优化控制研究，并提供了相应的Matlab代码实现。该研究聚焦于提升含光热电站电力系统的安全性与稳定性，特别计及N-k安全约束，通过结合CLBF的稳定性保证能力和DMPC的分布式协同优化优势，实现对复杂电力系统的高效、可靠控制。文中还展示了多个相关
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