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Alterierende Suche in der Kombinatorik mit SAT (ASK-SAT)

Alternating Symmetry-Breaking Combinatorial Search with SAT

Stefan Szeider (ORCID: 0000-0001-8994-1656)
  • Grant-DOI 10.55776/P36688
  • Förderprogramm Einzelprojekte
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.01.2024
  • Projektende 28.02.2027
  • Bewilligungssumme 422.128 €
  • Projekt-Website
  • E-Mail

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (40%); Mathematik (60%)

Keywords

    SAT-solving, Quantified Boolean Formulas, Symmetry-Breaking Constraints, SAT-encodings

Abstract

Viele ungelöste Probleme der diskreten Mathematik und extremalen Kombinatorik lassen sich als Frage formulieren, ob ein kombinatorisches Objekt mit einer bestimmten Eigenschaft und Größe existiert. Das Projekt erforscht neue Methoden zur Beantwortung solcher Fragen unter Verwendung des innovativen SAT Modulo Symmetries (SMS) Ansatzes. Dieser Ansatz weicht von traditionellen Suchstrategien ab, indem er systematisch redundante Teilkonfigurationen dynamisch identifiziert und ausschließt. Als zentrales Werkzeug werden mächtige Solver für das aussagenlogische Erfüllbarkeitsproblem (SAT) eingesetzt. Das Projekt zielt darauf ab, die Fähigkeiten von SMS zu erweitern, um effektiv die Existenz von Objekten zu entscheiden, deren definierende Eigenschaft Quantorenalternierungen erfordert, was über den Anwendungsbereich konventioneller SAT-Methoden hinausgeht. Dies beinhaltet die Integration fortgeschrittener computergestützter Werkzeuge wie quantifizierte Boolesche Formeln und Techniken zur Symmetriebrechung. Durch diese Forschung strebt das Projekt an, die Bereiche des automatisierten Schließens und der diskreten Mathematik voranzutreiben.

Forschungsstätte(n)
  • Technische Universität Wien - 100%
Internationale Projektbeteiligte
  • Armin Biere, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg - Deutschland
  • Olaf Beyersdorff, Friedrich Schiller University Jena - Deutschland
  • Manfred Scheucher, Technische Universität Berlin - Deutschland
  • Marijn J. H. Heule, Carnegie Mellon University - Vereinigte Staaten von Amerika
  • Neng-Fa Zhou, City University of New York - Vereinigte Staaten von Amerika

Research Output

  • 1 Zitationen
  • 2 Publikationen
Publikationen
  • 2024
    Titel SAT backdoors: Depth beats size
    DOI 10.1016/j.jcss.2024.103520
    Typ Journal Article
    Autor Dreier J
    Journal Journal of Computer and System Sciences
    Seiten 103520
    Link Publikation
  • 2024
    Titel The Power of Collaboration: Learning Large Bayesian Networks at Scale
    DOI 10.1109/ictai62512.2024.00061
    Typ Conference Proceeding Abstract
    Autor Ramaswamy V
    Seiten 371-378

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