cblsat（cblsat接口）

## CBL-SAT：基于冲突的学习在SAT求解器中的应用### 简介CBL-SAT 并不是一个特定的 SAT 求解器，而是指一类结合了

冲突驱动子句学习（Conflict-Driven Clause Learning，CDCL）

技术的布尔可满足性问题（SAT）求解器。 CDCL 是目前最先进的 SAT 求解技术之一，它通过分析冲突的原因，学习新的子句以避免重复相同的错误，从而显著提高了求解效率。### CDCL 算法的核心要素#### 1. 布尔约束传播 (Boolean Constraint Propagation, BCP)

基于单元传播规则，不断推导出新的文字赋值。

当某个变量的所有取值都导致冲突时，判定当前分支不可满足。#### 2. 冲突分析与学习

当遇到冲突时，分析冲突的原因，找到导致冲突的变量赋值。

根据冲突分析的结果，学习一个新的子句，称为

学习子句 (Learnt Clause)

，用于阻止类似冲突再次发生。

将学习子句添加到原始子句集中，增强约束。#### 3. 回溯 (Backtracking)

当检测到冲突时，根据学习子句的信息回溯到合适的决策层级。

非时间顺序回溯：CDCL 算法通常采用非时间顺序回溯，直接跳回导致冲突的关键决策点，避免不必要的搜索。#### 4. 重启 (Restart)

当搜索陷入局部困境时，可以通过重启操作重置搜索状态。

重启策略的选择对求解器的性能有很大影响。### CBL-SAT 的优势

强大的学习能力:

CDCL 算法能够从冲突中学习新的知识，并利用这些知识有效地剪枝搜索空间。

高效的回溯机制:

非时间顺序回溯机制能够快速跳过无关的搜索分支，提高求解效率。

广泛的适用性:

CBL-SAT 求解器可以应用于各种不同的领域，例如形式验证、硬件设计、人工智能规划等。### CBL-SAT 的发展

高效的学习子句选择:

研究者提出了多种启发式方法来选择最有效的学习子句，例如，基于子句长度、子句活动度等指标。

更智能的重启策略:

例如，基于搜索进度、学习子句质量等信息动态调整重启频率。

并行化与组合优化:

将 CBL-SAT 与其他技术结合，例如并行计算、局部搜索等，进一步提升求解性能。### 总结CBL-SAT 是一类强大的 SAT 求解器，它利用 CDCL 技术有效地解决了布尔可满足性问题。近年来，CBL-SAT 在理论和应用方面都取得了显著进展，并且被广泛应用于各个领域。 随着研究的不断深入，CBL-SAT 的求解效率和应用范围将会进一步得到提升。

CBL-SAT：基于冲突的学习在SAT求解器中的应用

简介CBL-SAT 并不是一个特定的 SAT 求解器，而是指一类结合了**冲突驱动子句学习（Conflict-Driven Clause Learning，CDCL）**技术的布尔可满足性问题（SAT）求解器。 CDCL 是目前最先进的 SAT 求解技术之一，它通过分析冲突的原因，学习新的子句以避免重复相同的错误，从而显著提高了求解效率。

CDCL 算法的核心要素

1. 布尔约束传播 (Boolean Constraint Propagation, BCP)* 基于单元传播规则，不断推导出新的文字赋值。* 当某个变量的所有取值都导致冲突时，判定当前分支不可满足。

2. 冲突分析与学习* 当遇到冲突时，分析冲突的原因，找到导致冲突的变量赋值。* 根据冲突分析的结果，学习一个新的子句，称为**学习子句 (Learnt Clause)**，用于阻止类似冲突再次发生。* 将学习子句添加到原始子句集中，增强约束。

3. 回溯 (Backtracking)* 当检测到冲突时，根据学习子句的信息回溯到合适的决策层级。* 非时间顺序回溯：CDCL 算法通常采用非时间顺序回溯，直接跳回导致冲突的关键决策点，避免不必要的搜索。

4. 重启 (Restart)* 当搜索陷入局部困境时，可以通过重启操作重置搜索状态。* 重启策略的选择对求解器的性能有很大影响。

CBL-SAT 的优势* **强大的学习能力:** CDCL 算法能够从冲突中学习新的知识，并利用这些知识有效地剪枝搜索空间。 * **高效的回溯机制:** 非时间顺序回溯机制能够快速跳过无关的搜索分支，提高求解效率。 * **广泛的适用性:** CBL-SAT 求解器可以应用于各种不同的领域，例如形式验证、硬件设计、人工智能规划等。

CBL-SAT 的发展* **高效的学习子句选择:** 研究者提出了多种启发式方法来选择最有效的学习子句，例如，基于子句长度、子句活动度等指标。 * **更智能的重启策略:** 例如，基于搜索进度、学习子句质量等信息动态调整重启频率。 * **并行化与组合优化:** 将 CBL-SAT 与其他技术结合，例如并行计算、局部搜索等，进一步提升求解性能。

总结CBL-SAT 是一类强大的 SAT 求解器，它利用 CDCL 技术有效地解决了布尔可满足性问题。近年来，CBL-SAT 在理论和应用方面都取得了显著进展，并且被广泛应用于各个领域。 随着研究的不断深入，CBL-SAT 的求解效率和应用范围将会进一步得到提升。