Un bandit manchot pour combiner CHB et VSIDS

Mohamed Sami Cherif (1) , Djamal Habet (1) , Cyril Terrioux (1)

1 COALA - COntraintes, ALgorithmes et Applications

Les solveurs Conflict Driven Clause Learning (CDCL) sont efficaces pour résoudre des instances structurées avec un grand nombre de variables et de clauses. Un composant important de ces solveurs est l'heuristique de branchement qui sélectionne la prochaine variable de décision. Dans cet article, on propose d'utiliser un bandit manchot pour combiner deux heuristiques de l'état de l'art pour SAT, à savoir Variable State Independent Decaying Sum (VSIDS) et Conflict History-Based (CHB). Le bandit évalue et choisit de manière adaptative une heuristique adéquate à chaque redémarrage. Une évaluation expérimentale est menée et montre que la combinaison de VSIDS et CHB avec un bandit est compétitive et surpasse les deux heuristiques.

Domaines: Intelligence artificielle [cs.AI]

Mohamed Sami Cherif, Djamal Habet, Cyril Terrioux. Un bandit manchot pour combiner CHB et VSIDS. Actes des 16èmes Journées Francophones de Programmation par Contraintes (JFPC), Jun 2021, Nice, France. ⟨hal-03270931⟩