[4K2-OS-16b] AI における離散構造処理と制約充足(2)

[4K2-OS-16b-05] リスタート戦略改善に向けた頻出決定変数パターンのマイニング

〇福田 晴喜¹、鍋島 英知¹ (1. 山梨大学)

キーワード：SAT、学習節、頻出パターンマイニング、リスタート戦略

本研究では，CDCLソルバーの構成要素の１つであるリスタート戦略に焦点を当てる．
リスタートは、探索状況が悪くなったときにその改善を目的として探索をやり直すヒューリスティクスであるが，本稿ではリスタートしてもしばしば探索状況が改善しないことを実証的に示す．
そしてリスタート後の探索状況の改善を目的として，悪いリスタートの要因となる決定変数の頻出パターンが存在することを示す．