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【6h】

随机正则公式的可满足性问题研究

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目录

第一章 引 言

1.1 研究背景与现状

1.2 本文主要研究内容

1.3 论文的组织结构

第二章 基础知识

2.1 可满足性问题

2.2 因子图

2.3 随机正则公式的可满足性问题

2.4 随机k-SAT问题和随机正则(k, r)-SAT问题的相变现象

2.5 矩方法

2.6 本章小结

第三章 随机正则(k, r)-CNF公式的实例生成模型

3.1 k-SAT问题实例生成模型

3.2 格局模型

3.3 GRR(N, k, r)模型

3.4 随机正则(3, r)-SAT问题的难解实例产生模型

3.5 本章小结

第四章 基于渐近系数的随机正则公式的可满足临界

4.1 生成函数展开项系数的近似

4.2 随机正则(3, r)-SAT问题的可满足临界

4.3 基于渐近系数的随机正则公式的可满足临界

4.4 数值结果

4.5 本章小结

第五章 基于概率方法的随机正则公式的可满足临界

5.1 局部极限准则

5.2 基于概率方法的随机正则公式的可满足临界

5.3 数值结果

5.4 本章小结

第六章 基于1RSB方法的随机正则公式的可满足临界

6.1 基于腔域方法的随机k-SAT问题的可满足临界

6.2 随机k-SAT问题解空间的几何结构

6.3 基于1RSB方法的随机正则公式的可满足临界

6.4 本章小结

第七章 结束语

7.1 论文的主要工作总结

7.2 研究展望

参考文献

附录一 攻读博士期间的科研情况

致谢

声明

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摘要

可满足性问题(The Satisfiability Problem,SAT问题)作为一种典型的约束满足问题,长期以来备受理论计算机科学、人工智能和数理逻辑等众多领域的关注。k-SAT问题是限制每个子句长度为k的问题,尽管当k?3时该问题属于??-complete问题,但实际应用中的大量k-SAT问题实例却往往易于求解。因此,研究特定情形下的k-SAT问题,例如均匀分布下的随机k-SAT问题或带有某些限制结构的随机k-SAT问题将有助于人们更深入地认识??-complete问题的难解本质、发现SAT问题的一般数学现象和设计更为有效的SAT问题求解算法。正则(k,r)-SAT问题是限制每个变元恰好出现r次且其正、负出现次数至多相差1次的特殊k-SAT问题子类,因其比通常的k-SAT问题更难计算而极具理论研究价值。本文主要围绕随机正则公式的难解实例结构特征、实例生成模型、相变现象等方面对随机正则公式的可满足性问题进行研究:
  (1)为便于更准确地测试和分析随机正则(k,r)-CNF公式的求解难度和生成更难解的随机正则(k,r)-CNF公式实例,防止非法公式的干扰,提出了一种新的随机正则(k,r)-CNF公式实例生成模型——GRR(N,k,r)模型。
  (2)针对3-SAT问题及其难解实例在计算复杂性理论中的特殊地位和作用,专门给出了随机正则.(3,r)-CNF公式的实例生成模型——GRR3(N,r)模型。实验研究表明:随着r的逐渐增大,求解GRR3(N,r)模型所生成的随机正则(3,r)-CNF问题实例的难度也会呈现出类似于求解随机3-SAT问题实例时的“Easy-Hard-Easy”模式,且随机正则(3,r)-SAT问题的实验相变点位于r?11处(约束密度?rs(3)?3.667),此外,求解GRR3(N,r)模型所产生的随机正则(3,11)-CNF公式,通常远比求解随机3-SAT问题实例生成模型所产生的约束密度为4.267附近的3-CNF公式难,即GRR3(N,r)模型能够产生更难解的随机3-SAT问题实例。
  (3)选取随机正则(3,r)-CNF公式F的可满足指派总数作为一阶矩方法中的随机变量,利用组合分析技术中概率生成函数的系数近似技术,给出了当前随机正则(3,r)-SAT问题可满足临界值的最好上界,即当一个随机正则(3,r)-CNF公式F中的变元出现次数r?11时,F是高概率不可满足的。由于该问题的实验相变点位于r?11处,因此得到了与实验结果完全吻合的上界。进一步,通过将证明随机正则(3,r)-SAT问题可满足临界值点上界的方法进行扩展,得到了随机正则(k,r)-SAT问题可满足临界值点的一个新的上界,并且使得上、下界之间仅相差一个常数1?3 ln2/2。
  (4)仍然选取随机正则(k,r)-CNF公式F的可满足指派总数作为一阶矩方法中的随机变量,在基于格局模型的基础上,通过构造一个特殊的独立随机试验来模拟随机公式F中所有文字的分布情况,得到了与基于生成函数系数近似技术相一致的随机正则(k,r)-SAT问题可满足临界值的上界,进一步确保了所给上界的正确性。
  (5)结合统计物理学中的一阶复本对称破缺平均场理论和随机正则公式解空间的几何结构,深入分析了当选择随机正则(k,r)-CNF公式F的可满足指派总数作为一阶矩方法的随机变量时,得到的上界值会略微偏大的本质原因。另外,由于在可满足相变点附近,随机正则(k,r)-CNF公式的解空间中各个解的聚类之间已经很好地分离,因此任选解空间中的两个聚类,高概率地,它们是不相似的,而任选解空间中的两个可满足解,则它们很有可能是相似的,所以我们不再考虑解的聚类中关于解的熵信息,而是通过计算这个临界区域中随机正则(k,r)-CNF公式F的解的聚类总数,从而把计算公式F的解的规模转换为计算它的解的聚类规模。进一步,通过引入覆盖的概念来表示一个聚类,并以覆盖总数作为一阶矩方法中的随机变量,结合相关的概率分析,得到了该问题可满足临界值点更紧致的界,使得上、下界之间仅相差一个常数1。

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