布尔子句集与高阶逻辑自动定理证明进展
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发布时间: 2025-08-20 01:04:01 阅读量: 1 订阅数: 5 


自动演绎与人工智能进展:CADE-22会议精选
### 布尔子句集与高阶逻辑自动定理证明进展
在逻辑推理和自动定理证明领域,有两个重要的研究方向值得关注,一是检查一组子句是否与可满足性问题(SAT)实例中的至少一个极小不可满足子集(MUS)重叠,二是高阶逻辑自动定理证明(ATP)系统的发展。下面将详细介绍这两个方面的相关内容。
#### 检查子句集与MUS重叠的算法
该算法旨在解决检查一组子句是否与SAT实例中的至少一个MUS重叠的问题。它采用了“抽象 - 细化”的技术,以下是具体的步骤和相关函数:
1. **子句评分(scoreClauses)**
```plaintext
Function scoreClauses
Input: Σ: a CNF
Output: A score vector of clauses of Σ
begin
for each clause c of Σ do
SΣ(c) ← 0;
I ← a random assignment of each variable of Σ ;
while a preset maximum of steps is reached do
for each clause c of Σ do
if c is critical w.r.t I in Σ then
SΣ(c) ++ ;
I ← I′ s.t. I and I′ differs exactly by one assignment of a Boolean variable ;
return SΣ ;
end
```
此函数通过局部搜索启发式地为子句评分,初始时所有子句的分数都设为0。在局部搜索过程中,对于相对于当前解释为关键的子句,其分数会增加。关键子句是指被当前解释证伪,且任何满足该子句的相邻解释都会证伪之前满足的另一个子句。
2. **子句聚类(clusterClauses)**
```plaintext
Function clusterClauses
Input: Σ: a CNF, SΣ: a score vector, m: the size of the clustering
Output: A m-clustering of Σ
begin
Π ← ∅;
for i ∈ [1..m - 1] do
Πi ← the ( |Σ| / m )th clauses with the highest scores in Σ ;
Π ← Π ∪ {Πi} ;
Σ ← Σ \ Πi ;
Π ← Π ∪ {Σ} ;
return Π ;
end
```
该函数将子句聚类成`m`个簇。它按照子句的分数从高到低依次选取,形成一个个簇。
3. **选择包含特定子句集的MUSC(selectOneMUSC)**
```plaintext
Function selectOneMUSC
Input: ∪MUSCΠ : the set of MUSC w.r.t. Π, Γ: a CNF
Output: An MUSC of ∪MUSCΠ containing Γ
begin
MΓ ← Π ;
foreach M s.t. M ∈ ∪MUSCΠ do
if Γ ⊆ M and |M| < |MΓ | then
MΓ ← M ;
return MΓ ;
end
```
此函数从所有MUSC中选择包含特定子句集`Γ`且子句数量最少的MUSC。
4. **计算不一致性度量(MI)**
```plaintext
Function MI
Input: Πi: an element of the clustering Π, ∪MUSCΠ : the set of MUSC Π
Output: The measure of inconsistency of Πi w.r.t. Π
begin
mi ← 0 ;
foreach MUSC Π ∈ ∪MUSCΠ do
if Πi ∈ MUSC Π then
mi ← mi + 1 / |MUSC Π| ;
return mi ;
end
```
该函数计算聚类中某个元素相对于整个聚类的不一致性度量。
#### 主算法流程
主算法的输入包括一个CNF公式`Σ`、它的一个子部分`Γ`以及三个正整数参数`m`、`inc`和`s`。具体流程如下:
1. 运行局部搜索为子句评分。
2. 调用`clusterClauses`函数将子句聚类成`m`个簇。
3. 调用修改后的`HYCAM*`版本计算所有MUSC。
4. 根据聚类的一致性情况进行不同处理:
- 如果全局不一致,通过递归调用`look4MUS`增加`inc`个簇来细化聚类。
- 如果检测到局部不一致,判断`Γ`是否参与其中:
- 如果`Γ`不参与任何局部MUSC,拆分`s`个最冲突的簇以揭示涉及`Γ`的冲突源。
- 如果`Γ`参与局部不一致,选择包含`Γ`且子句数量最少的MUSC,继续计算只考虑该MUSC。
5. 当达到预设的计算时间或聚类达到单条子句时,调用“经典”的`HYCAM`进行计算,输出包含`Γ`信息的MUS或证明不存在这样的MUS。
#### 实验结果
为了验证算法的有效性,进行了实验。实验在
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