Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva

El problema de satisfacibilidad (SAT), el primero en demostrarse que es NP-completo, es fundamental en muchos campos de las ciencias de la computación, la ingeniería eléctrica y matemática. En el presente trabajo se integran todas las componentes del sistema DPLL con Redes Neuronales (DPLL RN), para...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Funez, Dario, Roggero, Patricia, Leguizamón, Guillermo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2006
Materias:
Ciencias Informáticas
DPLL
Neural nets
Davis-Putnam
Environments
Algorithms
NP-completo
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22828
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
id I19-R120-10915-22828
record_format dspace
institution Universidad Nacional de La Plata
institution_str I-19
repository_str R-120
collection SEDICI (UNLP)
language Español
topic Ciencias Informáticas
DPLL
Neural nets
Davis-Putnam
Environments
Algorithms
NP-completo
spellingShingle Ciencias Informáticas
DPLL
Neural nets
Davis-Putnam
Environments
Algorithms
NP-completo
Funez, Dario
Roggero, Patricia
Leguizamón, Guillermo
Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
topic_facet Ciencias Informáticas
DPLL
Neural nets
Davis-Putnam
Environments
Algorithms
NP-completo
description El problema de satisfacibilidad (SAT), el primero en demostrarse que es NP-completo, es fundamental en muchos campos de las ciencias de la computación, la ingeniería eléctrica y matemática. En el presente trabajo se integran todas las componentes del sistema DPLL con Redes Neuronales (DPLL RN), para crear un ambiente de ejecución amigable al usuario. Una de las componentes fundamentales del sistema DPLL RN consta de un algoritmo que permite resolver algunas instancias del problema 3SAT, un conocido problema NP-completo derivado de SAT. El sistema DPLL RN combina las reglas de Davis-Putnam con redes neuronales (DPRN), las cuales tienen una gran capacidad para aprender problemas complejos. El ambiente propuesto permite al usuario determinar la satisfacibilidad o no de una fórmula en lógica proposicional, permitiéndole ingresar una fórmula cualquiera o generar una aleatoriamente y luego se refleja en un árbol el camino seguido para obtener las asignaciones que hacen verdadera a dicha fórmula si tales asignaciones existen
format Objeto de conferencia
Objeto de conferencia
author Funez, Dario
Roggero, Patricia
Leguizamón, Guillermo
author_facet Funez, Dario
Roggero, Patricia
Leguizamón, Guillermo
author_sort Funez, Dario
title Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
title_short Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
title_full Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
title_fullStr Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
title_full_unstemmed Un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
title_sort un ambiente integrado de ejecución para determinar la satisfacibilidad de fórmulas en forma normal conjuntiva
publishDate 2006
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22828
work_keys_str_mv AT funezdario unambienteintegradodeejecucionparadeterminarlasatisfacibilidaddeformulasenformanormalconjuntiva
AT roggeropatricia unambienteintegradodeejecucionparadeterminarlasatisfacibilidaddeformulasenformanormalconjuntiva
AT leguizamonguillermo unambienteintegradodeejecucionparadeterminarlasatisfacibilidaddeformulasenformanormalconjuntiva
bdutipo_str Repositorios
_version_ 1764820467771768832

Ejemplares similares