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Enregistrement W2814827538 · doi:10.24963/ijcai.2018/723

Reduced Cost Fixing for Maximum Satisfiability

2018· article· en· W2814827538 sur OpenAlexaff
Fahiem Bacchus, Antti Hyttinen, Matti J„ärvisalo, Paul Saikko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFormal Methods in Verification
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHelsingin Yliopisto
Mots-clésMaximum satisfiability problemBoolean satisfiability problemSatisfiabilitySolverComputer scienceInteger programmingSet (abstract data type)Mathematical optimizationTheoretical computer scienceAlgorithmMathematicsBoolean functionProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Maximum satisfiability (MaxSAT) offers a competitive approach to solving NP-hard real-world optimization problems. While state-of-the-art MaxSAT solvers rely heavily on Boolean satisfiability (SAT) solvers, a recent trend, brought on by MaxSAT solvers implementing the so-called implicit hitting set (IHS) approach, is to integrate techniques from the realm of integer programming (IP) into the solving process. This allows for making use of additional IP solving techniques to further speed up MaxSAT solving. In this line of work, we investigate the integration of the technique of reduced cost fixing from the IP realm into IHS solvers, and empirically show that reduced cost fixing considerable speeds up a state-of-the-art MaxSAT solver implementing the IHS approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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