Après la sortie de la bibliothèque AIGER pour gérer les graphiques et les onduleurs en 2006 (je pense), certains solveurs SAT de circuits ont été publiés en 2006-2008, et dans quelques courses / compétitions SAT, il y avait des pistes AIG. Cependant, depuis lors, il semble que l'accent ait été entièrement mis sur SMT ou sur l'amélioration de solveurs SAT clausaux.
Intuitivement, me concentrer sur le circuit SAT semble avoir beaucoup de sens: beaucoup, sinon la plupart des problèmes sont plus naturellement exprimés en circuit SAT qu'en CNF; les circuits fournissent des informations structurelles qui ne peuvent pas être rétroconçues à partir de CNF, mais les circuits peuvent toujours être transformés en CNF; et au moins le domaine de synthèse logique significatif sur le plan industriel semble être particulièrement adapté aux AIG.
Alors, qu'est-ce-qu'il s'est passé? S'est-il avéré que les informations structurelles supplémentaires n'aident pas les solveurs? SAT basé sur AIG a-t-il résolu une expérience ayant échoué?
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Réponses:
il y a beaucoup d'angles différents sur votre question. généralement d'accord avec votre prémisse selon laquelle l'examen des "informations structurelles" dans une formulation SAT devrait être un excellent domaine de recherche.
SAT codé en CNF est une norme depuis des décennies. il s'est solidifié du début au milieu des années 1990 avec le format / compétitions DIMACS .
qu'est-ce que techniquement "l'information structurelle"? il peut être difficile de clouer formellement ce concept et d'éviter les cercles quasi tautologiques. il n'y a pas vraiment de différence entre un codage SAT CNF et d'autres codages qui préservent une structure de réseau. ceci est incarné dans les concepts de "clause / graphique variable" que de nombreux solveurs SAT ont tendance à utiliser. en d'autres termes, dans un sens approximatif, chaque solveur SAT significatif utilise des "informations structurelles" .
oui, de nouvelles directions dans la recherche se sont concentrées sur la résolution d' ASP et de SMT, qui incarnent presque réellement les "informations structurelles" sur lesquelles vous vous renseignez.
La transformation de la tséytine convertit facilement un circuit en SAT en P temps / espace pour l'entrée dans un solveur SAT standard. il est vraisemblablement largement utilisé dans de nombreux contextes, en particulier les contextes de circuits EE.
il y a des recherches plutôt isolées généralement dans le sens que vous mentionnez, mais malheureusement (encore une fois avec votre prémisse) cela n'a jamais semblé se développer beaucoup en une tendance de recherche. ne pensez pas que cela est dû au manque de facteurs potentiels mais plus humains. deux articles préférés [1] [2], un autre consiste à examiner des exemples particuliers de domaines tels que les instances "industrielles" ou "génie électrique", qui font l'objet de recherches spécialisées.
CS puristes ont parfois tendance à vouloir éviter des considérations psychologie / sociologie dans toutes les abstractions mathématiques, mais raisonnablement son encore un facteur dans l' ordinateur la science . vous posez des questions sur les tendances de la recherche, qui sont basées sur des facteurs psychologiques humains. il est possible qu'il y ait un effet de réverbère en cours ici, alias "fruits suspendus bas". on pourrait dire / considérer que même maintenant il y a quelques décennies, la recherche algorithmique SAT en est à ses balbutiements, de sorte que de grandes questions comme P vs NP ne semblent nulle part en vue, et peut-être que la recherche existante, tout en étant substantielle, ne fait que "gratter la surface" .
[1] Décomposition des problèmes de satisfiabilité ou Utilisation de graphiques pour mieux comprendre les problèmes de satisfiabilité , Herwig 2006 (83pp)
[2] Le bord du couteau de contrainte Walsh 1998
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