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【6h】

极小不可满足公式在CNF公式类归约中的应用

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文摘

英文文摘

Chapter 1. Introduction

1.1 Motivation

1.2 Main work and future work

1.3 Organization of the thesis

Chapter2. SAT Problem

2.1 Propositional logic

2.2 Basic definitions

2.3 The complexity of SAT

2.4 Algorithms for SAT

2.4.1 Introduction

2.4.2 Algorithm for 2-SAT

2.4.3 DPLL algorithm

2.5 Recent research on SAT

Chapter3. Minimal Unsatisfiable Formulas

3.1 Basic definitions

3.2 Important statements on MU formulas

3.3 Representation of formulas in MU(1)

3.4 Four important minimal unsatisfiable formulas

Chapter4. Reducing CNF to 3-CNF

4.1 Several lemmas

4.2 An existing algorithm

4.3 Our new algorithm

4.4 Complexity of the algorithm

Chapter5. Reducing k-CNF to t-CNF (3 < t < k)

5.1 Our algorithm

5.2 Complexity of the algorithm

Acknowledgements

Bibliography

Publications

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摘要

经典逻辑中的SAT问题是指布尔表达式的可满足性问题,它是计算机科学中的核心问题。SAT问题是NP完全问题,从理论上说,SAT问题不能在多项式时间内解决,它超出了现代计算机的能力。所以,SAT问题是计算机科学发展中的“瓶颈”问题,计算机科学家们一直都在寻求各种快速策略和方法试图改进SAT问题的求解。  一个CNF公式是有限个子句的合取,k-CNF是子句长度不超过k的公式类,k-SAT就是判定给定的k-CNF公式是否有可满足的解。众所周知,2-SAT问题是线性时间可解的,而k-SAT问题是NP完全的。近年来,寻找k-SAT的最优算法一直没有停止过。最新研究结果表明改进的关于k-SAT的指数时间算法的复杂度随k的递增而增加。在文献[IP99]中,R.Impagilazzo和R.Paturi定义了一个参数Sk=inf{δ|存在解决k-SAT的复杂度为o(2δn)的算法},同时,还证明了在关于k-SAT有指数时间算法的假设下,{sk}是一个关于k的递增序列。于是,在文献[IP99]中,提出了一个公开问题:如何有效的将k-CNF类公式归约为t-CNF类公式(t<k)。可以看出,解决上述问题对于k-SAT问题的研究有重要意义。  极小不可满足公式的研究是近年来兴起的关于SAT问题的一个热点方向。一个CNF公式F称为极小不可满足的(MU),如果F是不可满足,并且在F中删去任意一个子句后所得到的公式是可满足的。MU(k)表示子句数与变元数的差为k的极小不可满足公式的类。极小不可满足公式的一些结构和性质将有助于研究CNF公式类之间的归约。  本文首先提出了一个从CNF公式归约为3-CNF类公式的新算法,与现有的经典算法相比,我们的新算法在归约过程中需引入的变元更少。然后,我们通过构造合适的极小不可满足公式,得到一个将k-CNF类公式归约为t-CNF类公式(t<k)的有效算法。对于固定的k,t(3≤t<k),我们可以在关于公式F的长度的线性时间内将一个k-CNF类公式F归约为t-CNF类公式F'。

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