Understanding the power of Max-SAT resolution through UP-resilience - Aix-Marseille Université
Poster De Conférence Année : 2021

Understanding the power of Max-SAT resolution through UP-resilience

Mohamed Sami Cherif
Djamal Habet
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 940715
André Abrame
  • Fonction : Auteur

Résumé

Input: a formula Φ in Conjunctive Normal Form (CNF) Output: the maximum (resp. minimum) number of satisfied (resp. falsified) clauses in Φ over all possible variable assignments Branch & Bound (BnB) for Max-SAT Binary search algorithm which maintains and constantly updates two values : Upper Bound (UB): value of the best known solution Lower Bound (LB): estimation of the best accessible solution Cut: if LB ≥ UB then backtrack
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IJCAI_2020___JOURNAL_TRACK___POSTER (8).pdf (541 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03334479 , version 1 (03-09-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03334479 , version 1

Citer

Mohamed Sami Cherif, Djamal Habet, André Abrame. Understanding the power of Max-SAT resolution through UP-resilience. Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21), Aug 2021, Montreal-themed Virtual Reality, Canada. ⟨hal-03334479⟩
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