精品文档---下载后可任意编辑一个基于变量消除和子句包含的预处理器的开题报告摘要：对于布尔满足性问题（Boolean Satisfiability Problem，SAT），常见的求解算法是使用 CNF（Conjunctive Normal Form）表示产生式来表达逻辑公式，并通过 DPLL（Davis-Putnam-Logemann-Loveland）算法进行求解。然而，这种算法在处理大规模实例时会遇到计算资源耗尽的问题。为了解决这个问题，这篇报告提出了一个使用变量消除和子句包含的预处理器来优化 SAT 问题求解的方法，以提高求解效率。首先，我们介绍了 CNF 表示法和 DPLL 算法，在此基础上讨论了 SAT 求解算法的瓶颈问题。然后，我们详细阐述了本文所提出的 SAT 求解方法，包括变量消除和子句包含这两种优化策略，分别进行了具体的实现和分析。最后，我们使用了 MiniSAT 工具对该方法进行了实验验证，结果表明我们的方法在大规模 SAT 求解方面具有优越性，比普通 SAT 求解器更快、更精确。关键词：CNF，DPLL，SAT 问题，变量消除，子句包含，MiniSAT一、引言随着计算机科学的不断进展，SAT 问题已经成为了应用广泛的一类问题。通过求解CNF（Conjunctive Normal Form）表示产生式所表达的布尔逻辑公式，可以解决很多实际问题，包括硬件设计、自动化规划和信息安全等领域。DPLL（Davis-Putnam-Logemann-Loveland）算法是最优秀的 SAT 求解算法之一，它通过基于二分图割图（BMC）的方法，不断规约产生式，缩小搜索空间，并在一定程度上提高了求解效率。但是，在处理大规模实例时，DPLL 算法的计算复杂度是指数级别的，因此算法的效率较低，求解时间较长。因此，对于 SAT 问题的求解，如何优化算法以提高求解效率是一个重要的讨论方向。基于此，我们提出了一种基于变量消除和子句包含的预处理器的 SAT 问题求解方法。二、CNF 表示法及 DPLL 算法CNF 表示法是指将一个逻辑公式转化为由多个子句组成的合式范式，其中子句是由多个文字或者其否定、变量组成的二元组，合式范式是由多个子句根据逻辑或连接符组成的逻辑表达式。DPLL 算法是一种递归求解的算法，它通过 SAT 公式的求解可以分为两个步骤：规约和搜索。在规约步骤中，算法通过对 SAT 公式的规约和化简，尽可能的缩小问题的规模，使得其求解变得更加容易。在搜索步骤中，算法通过对问题的搜索，找到问题的解并验证其正确性。三、基于变量消除和子句包含的预处理器我们提出的 SAT 问题求解方法基于变量消除...
