IB-Net: 变量决策的初始分支网络在布尔可满足性中的应用
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了 IB-Net 框架,利用图神经网络和新颖的图编码技术来模拟不可满足问题,并与先进的求解器交互,以加速解决逻辑等效性检查工作流程,实验证明其平均运行时间提速了 5.0%(工业数据)和 8.3%(SAT 竞赛数据)。
SAT是一个基础的NP-complete问题,有许多应用。建议使用机器学习模型改进启发式算法以减少运行时间。介绍了改进的Graph-Q-SAT并验证了方法的可行性。