Littérature scientifique sur le sujet « QBF solver »
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Articles de revues sur le sujet "QBF solver"
Weihua, Su, Yin Minghao, Wang Jianan et Zhou Junping. « Message Passing Algorithm for Solving QBF Using More Reasoning ». Mathematical Problems in Engineering 2013 (2013) : 1–6. http://dx.doi.org/10.1155/2013/165927.
Texte intégralLonsing, Florian, et Armin Biere. « DepQBF : A Dependency-Aware QBF Solver ». Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation 7, no 2-3 (1 août 2010) : 71–76. http://dx.doi.org/10.3233/sat190077.
Texte intégralChen, Pei-Wei, Yu-Ching Huang et Jie-Hong R. Jiang. « A Sharp Leap from Quantified Boolean Formula to Stochastic Boolean Satisfiability Solving ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 5 (18 mai 2021) : 3697–706. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i5.16486.
Texte intégralGoultiaeva, Alexandra, et Fahiem Bacchus. « Exploiting QBF Duality on a Circuit Representation ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 24, no 1 (3 juillet 2010) : 71–76. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v24i1.7548.
Texte intégralSchuppan, Viktor. « Enhanced Unsatisfiable Cores for QBF : Weakening Universal to Existential Quantifiers ». International Journal on Artificial Intelligence Tools 29, no 03n04 (juin 2020) : 2060012. http://dx.doi.org/10.1142/s021821302060012x.
Texte intégralGiunchiglia, E., M. Narizzano et A. Tacchella. « Clause/Term Resolution and Learning in the Evaluation of Quantified Boolean Formulas ». Journal of Artificial Intelligence Research 26 (17 août 2006) : 371–416. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1959.
Texte intégralNarizzano, Massimo, Luca Pulina et Armando Tacchella. « Report of the Third QBF Solvers Evaluation1 ». Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation 2, no 1-4 (1 mars 2006) : 145–64. http://dx.doi.org/10.3233/sat190019.
Texte intégralTentrup, Leander. « CAQE and QuAbS : Abstraction Based QBF Solvers ». Journal on Satisfiability, Boolean Modeling and Computation 11, no 1 (1 septembre 2019) : 155–210. http://dx.doi.org/10.3233/sat190121.
Texte intégralLonsing, Florian, et Armin Biere. « Efficiently Representing Existential Dependency Sets for Expansion-based QBF Solvers ». Electronic Notes in Theoretical Computer Science 251 (septembre 2009) : 83–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.entcs.2009.08.029.
Texte intégralPeitl, Tomáš, Friedrich Slivovsky et Stefan Szeider. « Dependency Learning for QBF ». Journal of Artificial Intelligence Research 65 (18 juin 2019) : 181–208. http://dx.doi.org/10.1613/jair.1.11529.
Texte intégralThèses sur le sujet "QBF solver"
Fernandez, Davila Jorge Luis. « Planification cognitive basée sur la logique : de la théorie à l'implémentation ». Electronic Thesis or Diss., Toulouse 3, 2022. http://thesesups.ups-tlse.fr/5491/.
Texte intégralIn this thesis, we introduced a cognitive planning framework that can be used to endow artificial agents with the necessary skills to represent and reason about other agents' mental states. Our cognitive planning framework is based on an NP-fragment of an epistemic logic with a semantics exploiting belief bases and whose satisfiability problem can be reduced to SAT. We detail the set of translations for the reduction of our fragment to SAT. In addition, we provide complexity results for checking satisfiability of formulas in our NP-fragment. We define a general architecture for the cognitive planning problem. Afterward, we define two types of planning problem: informative and interrogative, and we find the complexity of finding a solution for the cognitive planning problem in both cases. Furthermore, we illustrated the potential of our framework for applications in human-machine interaction with the help of two examples in which an artificial agent is expected to interact with a human agent through dialogue and to persuade the human to behave in a certain way. Moreover, we introduced a formalization of simple cognitive planning as a quantified boolean formula (QBF) with an optimal number of quantifiers in the prefix. The model for cognitive planning was implemented. We describe how to represent and generate the belief base. Furthermore, we demonstrate how the machine performs the reasoning process to find a sequence of speech acts intended to induce a potential intention in the human agent. The implemented system has three main components: belief revision, cognitive planning, and the translator module. These modules work integrated to capture the human agent's beliefs during the human-machine interaction process and generate a sequence of speech acts to achieve a persuasive goal. Finally, we present an epistemic language to represent the beliefs and actions of an artificial player in the context of the board game Yokai. The cooperative game Yokai requires a combination of theory of mind (ToM), temporal and spatial reasoning for an artificial agent to play effectively. We show that the language properly accounts for these three dimensions and that its satisfiability problem is NP-complete. We implement the game and perform experiments to compare the cooperation level between agents when they try to achieve a common goal by analyzing two scenarios: when the game is played between a human and the artificial agent versus when two humans play the game
Goultiaeva, Alexandra. « Exploiting Problem Structure in QBF Solving ». Thesis, 2014. http://hdl.handle.net/1807/44111.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "QBF solver"
Giunchiglia, Enrico, Massimo Narizzano et Armando Tacchella. « QuBE++ : An Efficient QBF Solver ». Dans Formal Methods in Computer-Aided Design, 201–13. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30494-4_15.
Texte intégralOlivo, Oswaldo, et E. Allen Emerson. « A More Efficient BDD-Based QBF Solver ». Dans Principles and Practice of Constraint Programming – CP 2011, 675–90. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-23786-7_51.
Texte intégralGoultiaeva, Alexandra, Vicki Iverson et Fahiem Bacchus. « Beyond CNF : A Circuit-Based QBF Solver ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 412–26. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-02777-2_38.
Texte intégralBryant, Randal E., et Marijn J. H. Heule. « Dual Proof Generation for Quantified Boolean Formulas with a BDD-based Solver ». Dans Automated Deduction – CADE 28, 433–49. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-79876-5_25.
Texte intégralBalyo, Tomáš, et Florian Lonsing. « HordeQBF : A Modular and Massively Parallel QBF Solver ». Dans Theory and Applications of Satisfiability Testing – SAT 2016, 531–38. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-40970-2_33.
Texte intégralHeyman, Tamir, Dan Smith, Yogesh Mahajan, Lance Leong et Husam Abu-Haimed. « Dominant Controllability Check Using QBF-Solver and Netlist Optimizer ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 227–42. Cham : Springer International Publishing, 2014. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-09284-3_18.
Texte intégralLonsing, Florian, et Uwe Egly. « DepQBF 6.0 : A Search-Based QBF Solver Beyond Traditional QCDCL ». Dans Automated Deduction – CADE 26, 371–84. Cham : Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-63046-5_23.
Texte intégralKlieber, William, Samir Sapra, Sicun Gao et Edmund Clarke. « A Non-prenex, Non-clausal QBF Solver with Game-State Learning ». Dans Theory and Applications of Satisfiability Testing – SAT 2010, 128–42. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-14186-7_12.
Texte intégralHeisinger, Maximilian, Martina Seidl et Armin Biere. « ParaQooba : A Fast and Flexible Framework for Parallel and Distributed QBF Solving ». Dans Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 426–47. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-30823-9_22.
Texte intégralLonsing, Florian, et Uwe Egly. « Evaluating QBF Solvers : Quantifier Alternations Matter ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 276–94. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-98334-9_19.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "QBF solver"
Rabe, Markus N., et Leander Tentrup. « CAQE : A Certifying QBF Solver ». Dans 2015 Formal Methods in Computer-Aided Design (FMCAD). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/fmcad.2015.7542263.
Texte intégralPigorsch, Florian, et Christoph Scholl. « Exploiting structure in an AIG based QBF solver ». Dans 2009 Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE'09). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/date.2009.5090919.
Texte intégralSantos, Rafael, Joao Afonso et Jose Monteiro. « Short-circuit Analysis using a Parallel QBF Solver ». Dans 2020 XXXV Conference on Design of Circuits and Integrated Systems (DCIS). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/dcis51330.2020.9268636.
Texte intégralPigorsch, Florian, et Christoph Scholl. « An AIG-Based QBF-solver using SAT for preprocessing ». Dans the 47th Design Automation Conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2010. http://dx.doi.org/10.1145/1837274.1837318.
Texte intégralYu, Yinlei, et Sharad Malik. « Validating the result of a Quantified Boolean Formula (QBF) solver ». Dans the 2005 conference. New York, New York, USA : ACM Press, 2005. http://dx.doi.org/10.1145/1120725.1120821.
Texte intégralMarin, Paolo, Massimo Narizzano, Enrico Giunchiglia, Matthew Lewis, Tobias Schubert et Bernd Becker. « Comparison of knowledge sharing strategies in a parallel QBF solver ». Dans Simulation (HPCS). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/hpcsim.2009.5195312.
Texte intégralLagniez, Jean-Marie, Daniel Le Berre, Tiago de Lima et Valentin Montmirail. « A Recursive Shortcut for CEGAR : Application To The Modal Logic K Satisfiability Problem ». Dans Twenty-Sixth International Joint Conference on Artificial Intelligence. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2017. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2017/94.
Texte intégralBöhm, Benjamin, Tomáš Peitl et Olaf Beyersdorff. « QCDCL with Cube Learning or Pure Literal Elimination - What is Best ? » Dans Thirty-First International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-22}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2022. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2022/248.
Texte intégralLee, Nian-Ze, Yen-Shi Wang et Jie-Hong R. Jiang. « Solving Exist-Random Quantified Stochastic Boolean Satisfiability via Clause Selection ». Dans Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-18}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2018. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2018/186.
Texte intégralFernandez, Jorge, Olivier Gasquet, Andreas Herzig, Dominique Longin, Emiliano Lorini, Frédéric Maris et Pierre Régnier. « TouIST : a Friendly Language for Propositional Logic and More ». Dans Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence and Seventeenth Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-PRICAI-20}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2020. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2020/756.
Texte intégral