Redução de poli-tempo de ILP para SAT?


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Portanto, como é sabido, o problema de decisão 0-1 da ILP é NP-completo. É fácil mostrar que está no NP e a redução original foi do SAT; desde então, muitos outros problemas do NP-Complete demonstraram ter formulações de ILP (que funcionam como reduções desses problemas para o ILP), porque o ILP é muito útil em geral.

As reduções do ILP parecem muito mais difíceis de resolver ou rastrear.

Portanto, minha pergunta é: alguém conhece uma redução de tempo poli de ILP para SAT, ou seja, demonstrando como resolver qualquer problema de decisão de 0-1 ILP usando SAT?

Respostas:


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0-1 ILP formulado como:

Existe um vetor , sujeito a restrições:x

uma11x1+uma12x2...+uma1nxnb1uma21x1+uma22x2...+uma2nxnb2...umam1x1+umam2x2...+umamnxnbm

Domínio de x:xjxxj{0 0,1}

Redução para k-sat:

Primeiro reduza para o circuito sentado:

Comece com a primeira linha, crie uma variável booleana para representar cada bit em e uma variável booleana para . Então faça variável para . Faça um circuito de adição (escolha o seu favorito) adicionando a linha.uma1jxjb1

Em seguida, faça um circuito de comparação, declarando a soma menor que .b1

Converta esses dois circuitos em CNF, preenchendo as variáveis desde que sejam fornecidas.uma1jb1

Repita para todas as linhas, mas reutilize as variáveis entre elas.xj

A CNF final conterá todas as restrições.


Ah, entendi agora ... de alguma forma esqueci a opção de passar pelo circuito sentou .... Muito obrigado pela ajuda.
Codetaku 14/10

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É algum tipo de necro-resposta para uma pergunta já respondida e aceita, mas quero observar que existe uma maneira realmente mais fácil.

Considere que você tem uma das desigualdades como esta:

5x1+2x2+3x36

(1,1,1)(1,1,0 0)(1,0 0,1)

(1,1,1)¬(x1x2x3)(¬x1¬x2¬x3)

(¬x1¬x2¬x3)(¬x1¬x2x3)(¬x1x2¬x3)

Ao atravessar todas as desigualdades e coletar cláusulas, você receberá o cnf no final. Freqüentemente, esse cnf será MUITO MAIS SIMPLES, então um, que resulta da resposta aceita. O custo é um pré-processamento mais difícil, no entanto.

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