ČVUT DSpace
  • Search DSpace
  • Čeština
  • Login
  • Čeština
  • Čeština
View Item 
  •   ČVUT DSpace
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Information Technology
  • Departments
  • Department of Applied Mathematics
  • Master Theses - 18105
  • View Item
  • Czech Technical University in Prague
  • Faculty of Information Technology
  • Departments
  • Department of Applied Mathematics
  • Master Theses - 18105
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Volba parametrů řešiče SATu pomocí technik strojového učení

Parameter Setting in SAT Solver Using Machine Learning Techniques

Type of document
diplomová práce
master thesis
Author
Filip Beskyd
Supervisor
Surynek Pavel
Opponent
Kalvoda Tomáš
Field of study
Znalostní inženýrství
Study program
Informatika
Institutions assigning rank
katedra aplikované matematiky



Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item record
Abstract
SAT řešiče jsou nezbytné nástroje pro mnohé oblasti počítačové vědy a průmyslu. Obsadily funkci univerzálního nástroje, který uživatelé používají k řešení problémů, jež by v opačném případě museli řešit ad-hoc, což by pravděpodobně nebylo zdaleka tak efektivní jako moderní SAT řešiče. V posledních dvou a více dekádách spojených s výzkumem SAT řešičů bylo vytvořeno mnoho heuristik. Ty nejefektivnější z nich jsou dnes neodmyslitelnou součástí moderních SAT řešičů, což dále zlepšuje jejich efektivitu v porovnání s jejich předchůdci. Heuristiky mohou být, před samotným provedením prohledávacího procesu konkrétní SAT instance, laděny jedním nebo více numerickými parametry. V této diplomové práci představuji nástroj, který za pomoci technik strojového učení předpovídá hodnoty těchto parametrů pro heuristiku z podkladové struktury SAT instance s cílem redukce výpočetního času.
 
SAT solvers are essential tools for many domains in computer science and engineering. SAT solvers took a place of a universal tool which their users use when in need for solution of their problems, which would otherwise require ad-hoc solution, which would probably be nowhere near the effectiveness of modern SAT solvers. Over the course of at least two decades of SAT related research, many heuristics were produced, most effective ones are embedded in SAT solvers of present day, which further increase their effectiveness compared to their predecessors. Heuristics can usually be tuned by single or multiple numerical parameters prior to executing the search process over the concrete SAT instance. In this thesis I present machine learning approach which predicts the parameter values for heuristic from underlying SAT instance structure in view of reducing computational time.
 
URI
http://hdl.handle.net/10467/90007
View/Open
PLNY_TEXT (1.912Mb)
POSUDEK (138.2Kb)
POSUDEK (139.2Kb)
Collections
  • Diplomové práce - 18105 [111]

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV
 

 

Useful links

CTU in PragueCentral library of CTUAbout CTU Digital LibraryResourcesStudy and library skillsResearch support

Browse

All of DSpaceCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjects

My Account

Login

České vysoké učení technické v Praze copyright © 2016 

DSpace software copyright © 2002-2016  Duraspace

Contact Us | Send Feedback
Theme by 
@mire NV