SAT规约到3SAT

SAT规约到3SAT

一、SAT、3SAT问题描述

SAT问题描述:

给定一个又穷的布尔变量集合X={x1,x2,,xn},|X|=nX={x1,x2,⋯,xn},|X|=n, 每个变量能取0或1, 一组子句C={C1,C2,C3,,Cm},|C|=m,C=C1C2CmC={C1,C2,C3,⋯,Cm},|C|=m,C=C1∧C2∧⋯∧Cm每个CiCi 是由多个变量组成的析取范式,长度不限,即z1z2z3zkz1∨z2∨z3⋯∨zk。问题:给定一个布尔变量集合X和子句集合C,是否存在一个真值赋值,使得C为真,即每个子句为真。

3SAT问题描述

给定一个有穷的布尔变量集合X={x1,x2,xn},|X|=nX={x1,x2,⋯xn},|X|=n, 每个变量能取0或1, 一组子句C={C1,C2,Cm},|C|=mC=C1C2CmC={C1,C2,⋯Cm},|C|=m,C=C1∧C2∧⋯∧Cm,每个CiCi 是由三个变量组成的析取范式,即z1z2z3z1∨z2∨z3。 问题:给定一个布尔变量集合X和子句集合C,是否存在一个真值赋值, 使得C为真,即每个子句为真。
一个例子:
X={x1,x2,x3},C={C1,C2,C3},C1=x1x2¯x3,C2=x1¯x2¯x3,C3=x1¯x2x3¯X={x1,x2,x3},C={C1,C2,C3},C1=x1∨x2¯∨x3,C2=x1¯∨x2¯∨x3,C3=x1¯∨x2∨x3¯
则存在一个真值赋值:x1=1,x2=1,x3=1x1=1,x2=1,x3=1,使得C=1C=1

二、证明

1、证明3SAT是NP问题

3SAT的实例为X={x1,x2,,xn},C={C1,C2,,Cm}X={x1,x2,⋯,xn},C={C1,C2,⋯,Cm}证书为对每个变量的赋值,我们只要验证每个子句都为真即可,很明显这个过程是多项式时间的。

2、给出规约过程。

给定一个SAT的实例:X={x1,x2,,xn},C={C1,C2,,Cm},Ci=zi,1zi,2zi,3zi,kX={x1,x2,⋯,xn},C={C1,C2,⋯,Cm},Ci=zi,1∨zi,2∨zi,3⋯∨zi,k, 我们要将这个问题的实例变成3SAT的实例X,CX′,C′。对于每个CiCi, 有以下四种情况:

  • |Ci|=1|Ci|=1,则创建2个变量:yi,1,yi,2yi,1,yi,2,使得Ci=(zi,1yi,1yi,2¯)(zi,1yi,1yi,2)(zi,1yi,1¯yi,2¯)(zi,1yi,1¯yi,2)Ci′=(zi,1∨yi,1∨yi,2¯)∧(zi,1∨yi,1∨yi,2)∧(zi,1∨yi,1¯∨yi,2¯)∧(zi,1∨yi,1¯∨yi,2)

  • |Ci|=2|Ci|=2,则创建1个变量:yi,1yi,1 ,使得Ci=(zi,1zi,2yi,1)(zi,1zi,2yi,1¯)Ci′=(zi,1∨zi,2∨yi,1)∧(zi,1∨zi,2∨yi,1¯)

  • |Ci|=3|Ci|=3,则不变即可。

  • |Ci|4|Ci|≥4,假设为kk,则添加k3个变量,使得

    Ci=(zi,1zi,2yi,1)(yi,1¯¯¯¯¯¯¯zi,3yi,2)(yi,2¯¯¯¯¯¯¯zi,4yi,3)(yi,k3¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯zi,k1zi,k)Ci′=(zi,1∨zi,2∨yi,1)∧(yi,1¯∨zi,3∨yi,2)∧(yi,2¯∨zi,4∨yi,3)∧⋯∧(yi,k−3¯∨zi,k−1∨zi,k)

3、证明此规约是多项式时间的。

对于每个子句Ci,CiCi,Ci′CiCi多了最多k3k−3个变量,因此多个m(k3)m(k−3)个变量和m(k3)m(k−3)个子句。接下来我们证明CC′是可满足的当且仅当C是可满足的。

4、对于每个SAT的实例,如果存在一个真值赋值,则每个子句CiCi一定有一个literal为1,即zi,1zi,2zi,kzi,1∨zi,2∨⋯∨zi,k中一定有一个为1,

(1) |Ci|=1|Ci|=1,则zi,1=1zi,1=1,因此不论yi,1,yi,2yi,1,yi,2为何值,Ci=1Ci′=1
(2)|Ci|=2|Ci|=2,则zi,1zi,2=1zi,1∨zi,2=1,不论yi,1yi,1为何值,Ci=1Ci′=1
(3)|Ci|=3|Ci|=3,则Ci=1Ci′=1
(4)|Ci|4|Ci|≥4,则假设:
- zi,1zi,2=1,yi,j=0(j=1,2,3,,k3)zi,1∨zi,2=1,则yi,j=0(j=1,2,3,⋯,k−3),因此Ci=1Ci′=1

  • zi,k1zi,k=1,yi,j=1(j=1,2,3,,k3)zi,k−1∨zi,k=1,则yi,j=1(j=1,2,3,⋯,k−3),因此Ci=1Ci′=1

  • zi,j=1(2<j<k1),yi,a¯¯¯¯¯¯¯=0(aj2),yi,a=0(aj1)zi,j=1(2<j<k−1),则yi,a¯=0(a≤j−2),yi,a=0(a≥j−1),因此Ci=1Ci′=1

    因此得到CC′的真值赋值tt′

5、假设tt′CC′的真值赋值,很容易得出C存在真值赋值:
Ci=(zi,1yi,1yi,2¯¯¯¯¯¯¯)(zi,1yi,1yi,2)(zi,1yi,1¯¯¯¯¯¯¯yi,2¯¯¯¯¯¯¯)(zi,1yi,1¯¯¯¯¯¯¯yi,2)=1Ci′=(zi,1∨yi,1∨yi,2¯)∧(zi,1∨yi,1∨yi,2)∧(zi,1∨yi,1¯∨yi,2¯)∧(zi,1∨yi,1¯∨yi,2)=1,则必须要zi,1=1zi,1=1

Ci=(zi,1zi,2yi,1)(zi,1zi,2yi,1¯¯¯¯¯¯¯)=1Ci′=(zi,1∨zi,2∨yi,1)∧(zi,1∨zi,2∨yi,1¯)=1,则必须有zi,1zi,2=1zi,1∨zi,2=1

Ci=(zi,1zi,2yi,1)(yi,1¯¯¯¯¯¯¯zi,3yi,2)(yi,2¯¯¯¯¯¯¯zi,4yi,3)(yi,k3¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯zi,k1zi,k)Ci′=(zi,1∨zi,2∨yi,1)∧(yi,1¯∨zi,3∨yi,2)∧(yi,2¯∨zi,4∨yi,3)∧⋯∧(yi,k−3¯∨zi,k−1∨zi,k)
假设zi,1zi,2zi,3,,zi,k=0zi,1∨zi,2∨zi,3,⋯,zi,k=0,且CI=1CI′=1,则yi,1=1,yi,1¯¯¯¯¯¯¯=0yi,1=1,yi,1¯=0,以此类推得出yi,k3¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯=0yi,k−3¯=0,使得最后(yi,k3¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯¯zi,k1zi,k)=0(yi,k−3¯∨zi,k−1∨zi,k)=0,与Ci=1Ci′=1矛盾。

### 旅行商问题(TSP)与布尔可满足性问题(SAT)的关系 #### 定义与背景 旅行商问题(TSP)是一种经典的组合优化问题,涉及寻找一条经过所有城市的最短路径并返回起点[^3]。而布尔可满足性问题(SAT)则是判定是否存在一组变量赋值使给定的布尔表达式成立的问题[^1]。 两者均属于NP完全问题类别,在计算复杂性理论中占据重要地位。这意味着如果一个问题可以转化为另一个问题,则可以通过解决后者间接解决问题前者。 #### 关系分析 尽管表面上看,TSP关注的是路径长度优化,而SAT侧重于逻辑命题的真实性判断,但实际上二者存在深刻的联系: 1. **同属NP完全类** TSP和SAT都被证明为NP完全问题。任何NP问题都可以通过多项式时间规约至任一NP完全问题。因此,理论上可以从任意一个NP问题出发构建到TSP或SAT的有效转换机制。 2. **决策版本 vs 最优版本** 需要注意的是,通常讨论中的SAT指的是其决策形式——即询问是否有解;而对于TSP而言,除了类似的决策版外还有更常见的优化版(寻求具体最短路径)。然而,只要解决了相应的决策型子问题,就可以进一步扩展得到完整的解决方案[^4]。 3. **相互转化的可能性** 存在一个通用框架允许我们将某些类型的约束条件编码成布尔公式表示,并利用现代高效的SAT求解器尝试解答这些公式的可行性。同样地,也可以反向操作把特定结构下的SAT实例翻译回图形领域内的相应表述方式之一—比如作为加权无向图上的Hamiltonian Cycle Problem(HCP)。 #### 转化方法概述 以下是实现从TSP到SAT以及反之亦然的主要思路: - **由TSP转为SAT** - 将每条边视为独立二元变量e_ij代表连接节点i,j之间是否存在直接通路; - 添加额外辅助条款确保形成的环路覆盖全部顶点且仅一次访问每个位置; - 设立目标函数反映累积权重限制或者单纯指示可达状态即可完成整个过程。 - **由SAT转为TSP** - 创建对应数量的城市实体分别关联各个原始输入变量v_k; - 对应每一个clause c_l创建特殊中间站点m_l用来强制执行局部一致性需求; - 权重分配需精心设计以便体现原生语义同时维持整体连贯性。 以上两种方向都需要仔细考虑细节处理以保证最终结果正确有效。 ```python def tsp_to_sat(graph): """Convert a TSP instance to an equivalent SAT problem.""" variables = [] clauses = [] # Define binary variable e[i][j] indicating edge existence between city i and j. num_cities = len(graph) edges = [[f&#39;e_{i}_{j}&#39; for j in range(num_cities)] for i in range(num_cities)] # Add constraints ensuring each city is visited exactly once... ... return CNF(clauses) def sat_to_tsp(formula): """Transform a SAT formula into a corresponding TSP graph representation.""" cities = set() connections = {} # Interpret literals as nodes; add appropriate links based on clause structure... ... return Graph(cities, connections) ```
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