Vollständige SAT-Solver

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1 Vollständige SAT-Solver
Vortrag im Rahmen des Seminars Automatic Problem Solving Lehrstuhl für Wissensverarbeitung, Prof. Dr. Torsten Schaub Universität Potsdam Ben Hildebrand, Mario Wegner

2 Gliederung Einleitung DPLL, Tableau, Effizienzsteigerungen Heuristiken
BCP SAT-Solver: Grasp Sato Chaff BerkMin siege

3 Einleitung SAT-Problem: Bestimmung einer Variablenbelegung v, so dass Formel f wahr Grundverfahren DPLL  Vollständig Lokale Suchalgorithmen  Unvollständig Vollständigkeit Existiert eine Lösung, wird diese auch gefunden Der Algorithmus terminiert nach endlicher Laufzeit ohne Lösung, wenn Problem keine Lösung hat

4 DPLL-Grundlage while (true) { if (!decide()) // if no unassigned vars
return(satisifiable); while (!bcp()) if (!resolveConflict()) return(not satisfiable); } bool resolveConflict() d = most recent decision not ‘tried both ways’; if (d == NULL) // no such d was found return false; flip the value of d; mark d as tried both ways; undo any invalidated implications; return true;

5 Tableau Nummerierung von Variablen und Klauseln Jede Variable hat
Feld für aktuellen Wert Jeweils eine Liste für Regeln in denen es positiv bzw. negativ vorkommt Jede Regel hat Liste von Literalen Erfüllt-Feld Anzahl unbelegter Variablen

6 Tableau Unit-Propagation -> Literale kommen auf Stack
Hole letztes Literal vom Stack Markiere mit der gewählten Wahrheitszuweisung Markiere jede Klause, in der es positiv vorkommt als erfüllt Alle Klauseln, in denen es negativ vorkommt Wenn Klausel nicht schon erfüllt -> Erniedrige Zähler der Klausel um 1 Wenn Zähler = 1 Lege das unbelegte Literal auf den Stack Merke alle Änderungen, damit Backtracking möglich ist

7 Effizienzsteigerung Lookahead Lookback Propagationsmechanismus
Auswertung von Informationen über verbleibenden Suchraum Entscheidungs-Heuristiken Konsistenzsicherungsmechanismen Forward Checking Lookback Auswertung des bereits durchsuchten Raumes Backjumping (intelligentes Backtracking) Clause Learning Propagationsmechanismus Die meisten modernen SAT-Solver nutzen Mechanismen aus allen Kategorien

8 Heuristiken Decision-Belegungen hängen von der Entscheidung ab, welche Variable ausgesucht werden soll Strategie bestimmt Variable und so den Suchbaum schwer zu entscheiden, welche Strategie besser bzw. zu bevorzugen ist Anzahl der Entscheidungen/Konflikte?  bewirken nicht alle die gleiche Anzahl von BCP-Operationen Nicht alle Entscheidungen haben den gleichen Rechenaufwand  Suche nach der schnellsten Strategie

9 RAND Auswahl der nächsten Entscheidung zwischen unbelegten Variablen per Zufall

10 Formula simplification heuristics
Formel F1 ist dann simpler als Formel F2, wenn g(F1) > g(F2), wobei g eine eine exponentiell gewichtete Summe der Klausel-Größe für eine gegebene Formel berechnet Variablen werden nach Stärke eine Formel zu vereinfachen sortiert und vorrangig ausgewählt  g(F|x) · g(F|¬x) soll maximiert werden

11 Literal count heuristics
Einstufung der Variablen anhand der Anzahl ihres Auftretens in unerfüllten Klauseln Variable mit dem höchsten Auftreten wird dann ausgewählt CP(v) = Anzahl des Auftretens von v in unerfüllter Klausel CN(v) = Anzahl des Auftretens von ¬v in unerfüllter Klausel DLCS (dynamic largest combined sum) heuristic: wähle v so, dass CP(v) + CN(v) maximal DLIS (dynamic largest individual sum) heuristic wähle v so, dass CP(v) oder CN(v) maximal

12 Bohm‘s Heuristik Wähle ein Literal v, für dass der Vektor mit den Komponenten maximal ist. Dabei ist die Anzahle der ungelösten Klauseln der Länge i (verbleibende Literale), in denen v auftritt…α und β werden experimentell ausgewählt Bevorzugt für Literale, die kleine Klauseln erfüllen, wenn sie auf true gesetzt werden die Größe von kleinen Klauseln weiter reduzieren, wenn sie auf false gesetzt werden

13 MOM‘s Heuristik (Maximales Auftreten in Klauseln minimaler Länge)
Wähle Literal v, so dass maximiert wird. f(v) ist dabei die Anzahl des Auftretens eines Literals v in den kleinsten ungelösten Klauseln und k ein tuning-Parameter. Bevorzugt für Klauseln mit einem hohen Auftreten von v oder ¬v Fokus ist auf den aktuell kleinsten Klauseln

14 Jeroslaw-Wang-Heuristik
Für ein gegebenes Literal v sei wobei c = unerfüllte Klausel, in der v auftritt JW-OS (one-sided): wähle ein v, für das J(v) maximal ist  setze v auf wahr JW-TS (two-sided): wähle ein v, für das J(v) + J(¬v) maximal ist  für J(v) ≥ J(¬v) setze v auf wahr, sonst auf falsch

15 Boolean Constraint Propagation (BCP)
Aufgabe: Identifikation von unit-Klauseln nach einer Variablenbelegung Erzeugen einer Implikation BCP - 90% der Laufzeit eines DLL-Solvers Wird häufig ausgeführt Arbeitet weit gefächert und nicht-sequentiell über Datenstruktur „anschauen“ einer Klausel ist sehr kostenaufwendig Problem: Datenstruktur um vieles größer als L2-Cache Industrie-Formeln haben hunderttausende Klauseln und Millionen Literale Clause-learning lässt Formel wachsen Variablenbelegung wirkt sich auf viele Klauseln aus Nur ein winziger Teil der Formel im Cache Große Cache-Miss-Rate bottleneck Ziel: BCP optimieren

16 GRASP Basis: DPL-Prozedur Features Suchalgorithmus Entscheidungsebenen
Nichtchronoligisches Backtracking  Backjumping Kausalitätsketten  Implikationsgraphen Clause Learning Suchalgorithmus Decide() Choice Point mit Heuristik Deduce() BCP Success / Conflict Diagnose() Clause Learning: Aus Konflikten werden neue Formeln gewonnen Erase() Implementiert Backjumping

17 GRASP Choice-Heuristik Verschiedene Heuristiken implementiert
Standard: Variable und Belegung, die die meisten Klauseln erfüllt, wird gewählt Dadurch auch hohe Wahrscheinlichkeit, in der Propagation viel zu produzieren Greedy

18 GRASP – Decision Levels, Implikationsgraphen

19 GRASP - Konfliktanalyse
Struktur des Konflikts wird analysiert Clause Learning Alle Variablenbelegungen, die ursächlich zum Konflikt geführt haben, können der Klausel-DB als Klausel hinzugefügt werden  Conflict induced Clauses Failure Driven Assertions Wird der Konflikt unter anderen durch die aktuelle Belegung der Decision Variable ausgelöst, kann diese mit umgekehrtem Wert angenommen werden Conflict-Directed Backtracking Wenn alle konfliktauslösenden Variablen auf einer frühreren Entscheidungsebene als aktuell  Backjump zur höchsten enthaltenen Ebene Vorteil: Nutzlose Traversierung von Suchraum ohne Lösungen wird vermieden

20 GRASP - Konfliktanalyse
Space Bounded Diagnosis Problem bisher: Anzahl der Konfliktklauseln steigt mit der Anzahl der Backtracks  im schlechtesten Fall exponentielles Klausel-DB-Wachstum Lösung: Einteilung in grüne und rote Konfliktklauseln abhängig von Größenparameter k Grün: normale Handhabung Rot: nur, solange erfüllt, unerfüllt, oder Unit. Sonst: Löschung Unique Implication Points Umfangreichere Konfliktanalyse  stärkere implizierte Konfliktklauseln (weniger Literale) Dominators

21 SATO Basiert auf DLL-Algorithmus
Hauptmotivation war das Lösen von Latin Square Problemen nutzt optimierten BCP  THL BCP (tail to head literals BCP) Hier werden immer nur die Head- und Tail-Literale beobachtet 2 Techniken haben sehr zur Verbesserung von SATO beigetragen: Kombination der Heuristiken formula simplification und literal count Konfliktanalyse durch intelligentes „backjumping“

22 CHAFF arbeitet mit DP-Algorithmus scheduled lazy clause deletion
Restart Konfliktanalyse, conflict clause addition und UIP-Identifikation wie bei GRASP benutzt optimierten BCP  TWL BCP (two watched literals BCP) 2 Literale einer Klausel werden beobachtet Solange nicht eines der beiden Literale auf 0 gesetzt wird, wird die Klausel nicht besucht verwendet Variable State Independent Decaying Sum (VSIDS) Heuristik Counter für Literale, welcher inkrementiert wird, wenn eine Klausel zur Datenbank hinzugefügt wird, in der das Literal auftritt Im Fall einer notwendigen Entscheidung wird das Literal mit dem höchsten Counter gewählt

23 BerkMin Nutzt die Entwicklungen von GRASP, CHAFF, SATO Neuerungen
Organisation der gelernten Konfliktklauseln Zeitlich geordneter Stack Neueste (gelernte) Klauseln liegen ganz oben Grund: Neue Klauseln haben mehr Propagationspotenzial als alte Andere Berechnung der Variablenaktivität Aktivität = Anzahl Klauseln, die für Konflikte verantwortlich sind und in denen diese Variable vorkommt Periodische Abwertung wie in Chaff, jedoch mit stärkerem Faktor

24 BerkMin Neuerungen Choice – Heuristik Neues Klausel-DB-Management
1. Basis: Chronologische Reihenfolge der Konfliktklauseln Erste Konfliktklausel vom Stack: Variable mit Max(Aktivität(Variable)) wird verwendet 2. Wenn keine Konfliktklauseln auf Stack: Max(Aktivität(Variable)) Neues Klausel-DB-Management Vor jeder Iteration Konflikt-Klauseln werden entfernt Unwichtige (gemessen an ihrer Aktivität) Zu große Datenstrukturen werden physisch zusammengeschoben

25 siege basiert auf DLL Verwendete Heuristik:
VMFT (variable move-to-front decision) heuristic Counter für Variablen + Variablenliste Score-Schema kann durch VSIDS ergänzt werden Binary und ternary clause BCP (Erweiterung von TWL BCP)

26 Referenzen [LA97] C. Li and Anbulagan. Heuristics based on unit propagation for satisability problems. In Proceedings of the 15th International Joint Conference on Articial Intelligence (IJCAI'97), pages , 1997. [BS96] R. Bayardo and R. Schrag. Using csp look-back techniques to solve exceptionally hard sat instances. In Proceedings of the 2nd International Conference on Principles and Practice of Constraint Programming (CP'96), pages 46-60, 1996. [MSS99] J. Marques-Silva and K. Sakallah. Grasp: A search algorithm for propositional satisability. IEEE Transactions on Computers, 48(5): , 1999. [Zha97] H. Zhang. Sato: an ecient propositional prover. In Proceedings of the 14th International Conference on Automated Deduction (CADE'97), pages , 1997. [MMZ+01] M. Moskewicz, C. Madigan, Y. Zhao, L. Zhang, and S. Malik. Cha: Engineering an ecient sat solver. In Proceedings of the 38th Conference on Design Automation (DAC'01), pages , 2001. [GN02] E. Goldberg and Y. Novikov. Berkmin: A fast and robust sat solver. In Proceedings of the 5th Conference on Design, Automation and Test in Europe (DATE'02), pages , 2002. [Rya04] L. Ryan. Ecient algorithms for clause-learning sat solvers. Master's thesis, Simon Fraser University, 2004.