极小布尔不可满足子式的提取算法

研究了极小布尔不可满足子式的提取算法 ,它分为近似算法和精确算法两种 文中就精确算法提出了局部预先赋值的优化方案 ,并且在理论上证明了该算法的正确性 ;通过实验显示了此算法可以获得更高的效率 通过模拟实验观察到 ,利用完全算法进行近似提取的一个有趣现象 ,即随着公式密度的增加 。

布尔不可满足子式的求解方法研究进展

解释布尔公式不可满足的原因在诸如形式化验证与电子设计自动化等众多领域中都具有非常重要的理论与应用价值.不可满足子式能够为布尔公式不可满足的原因提供精确的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,诊断问题失败的本质缘由.针对近年来出现的许多求解布尔不可满足子式的研究工作,根据算法的类型归类比较,对各种求解方法进行了概述评论,并简要介绍了在该领域所做的一些研究工作.最后讨论了布尔不可满足子式的求解方法目前面临的主要挑战,并对今后的研究方向进行了展望.

求解布尔不可满足子式的消解悖论算法

求解布尔不可满足子式在超大规模集成电路设计与验证领域都具有非常重要的理论与应用价值,帮助EDA工具迅速定位错误与不一致。针对求解不可满足子式的非完全方法,提出了消解悖论与悖论解析树的概念,在此基础上提出一种启发式局部搜索算法。该算法根据公式的消解规则,采用局部搜索过程直接构造证明不可满足性的悖论解析树,而后递归搜索得到不可满足子式;算法中融合了布尔推理技术、动态剪枝方法及蕴含消除方法以提高搜索效率。基于随机测试集进行了实验对比,结果表明提出的算法优于同类算法。

一种求解布尔不可满足子式的局部搜索算法

解释布尔公式不可满足的原因在众多领域都具有非常重要的理论与应用价值,而不可满足子式能够为公式不可满足的原因提供精确的解释,帮助应用领域的自动化工具迅速定位错误,诊断问题失败的本质缘由。近年来涌现了许多基于SAT求解器DPLL回溯搜索过程的完全算法,但关于不完全方法提取不可满足子式的研究相对较少。因此,本文提出一种采用启发式局部搜索过程从公式的不可满足性证明中求解布尔不可满足子式的算法。该算法根据公式的消解规则通过局部搜索过程直接构造证明不可满足性的消解序列,并融合了布尔推理技术以提高搜索效率;而后通过一个递归过程遍历证明序列从而得到不可满足子式。通过实验与贪心遗传算法进行对比,结果表明本文提出的算法优于贪心遗传算法。

一种加速FPGA布线的不可满足子式求解算法

随着VLSI(Very Large Scale Integrated)芯片设计的规模越来越大,功能越来越复杂,在FPGA(Field Programmable Gate Array)上实现或进行原型验证时,往往会出现布线拥塞或无法布通的情况.而不可满足子式能够迅速诊断FPGA无法布通的原因,并且精确定位关键线网.针对如何加速FPGA详细布线过程,提出了一种基于消解否证的启发式局部搜索算法,能够快速从布尔公式中提取不可满足子式.基于典型的FPGA布线测试集,与两种求解最小不可满足子式效率最高的算法进行了比较,结果表明局部搜索算法在运行效率方面显著优于分支限界算法与贪心遗传算法,而局部搜索算法也能得到最小不可满足子式;并且深入分析了不可满足子式在FPGA详细布线中的作用,能够加速芯片的设计与验证过程.