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Sibylle Möhle (Diskussion | Beiträge)
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|Beschreibung DE=Pseudo-Boolean (PB) Constraints bilden die Grundlage für viele Formale Problembeschreibungen. Dabei wird die gewichtete Summe von Literalen durch eine Konstante eingeschränkt.
|Beschreibung DE=Pseudo-Boolean (PB) Constraints bilden die Grundlage für viele Formale Problembeschreibungen. Dabei wird die gewichtete Summe von Literalen durch eine Konstante eingeschränkt.
<!-- <math>k</math> eingeschränkt: <math>\sum_i^n w_i x_i \circ k</math>, mit <math>\circ \in {=, >, <, \leq, \geq}</math> und <math}w_i, k</math> sind ganze
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Zahlen und <math>x_i</math> Literale.-->
Zahlen und <math>x_i</math> Literale. -->


In dieser Belegarbeit soll die Möglichkeit untersucht werden, PB Constraints durch Präprozessortechniken zu vereinfachen, mit dem Ziel, dass die entstanden Constraints schneller von einem SAT-basierten Solver gelöst werden können als ohne Präprozessortechniken.
In dieser Belegarbeit soll die Möglichkeit untersucht werden, PB Constraints durch Präprozessortechniken zu vereinfachen, mit dem Ziel, dass die entstanden Constraints schneller von einem SAT-basierten Solver gelöst werden können als ohne Präprozessortechniken.
|Beschreibung EN=Pseudo-Boolean (PB) Constraints bilden die Grundlage für viele Formale Problembeschreibungen. Dabei wird die gewichtete Summe von Literalen durch eine Konstante eingeschränkt.
|Beschreibung EN=Pseudo-Boolean (PB) Constraints bilden die Grundlage für viele Formale Problembeschreibungen. Dabei wird die gewichtete Summe von Literalen durch eine Konstante eingeschränkt.
<!-- <math>k</math> eingeschränkt: <math>\sum_i^n w_i x_i \circ k</math>, mit <math>\circ \in {=, >, <, \leq, \geq}</math> und <math}w_i, k</math> sind ganze
<!-- <math>k</math> eingeschränkt: <math>\sum_i^n w_i x_i \circ k</math>, mit <math>\circ \in {=, >, <, \leq, \geq}</math> und <math}w_i, k</math> sind ganze
Zahlen und <math>x_i</math> Literale. -->
In dieser Belegarbeit soll die Möglichkeit untersucht werden, PB Constraints durch Präprozessortechniken zu vereinfachen, mit dem Ziel, dass die entstanden Constraints schneller von einem SAT-basierten Solver gelöst werden können als ohne Präprozessortechniken.
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Zahlen und <math>x_i</math> Literale.-->
Zahlen und <math>x_i</math> Literale.-->



Version vom 3. April 2017, 08:11 Uhr

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Präprozessortechniken für Pseudo-Boolean-Constraints

Studienarbeit von Timo Richter
Pseudo-Boolean (PB) Constraints bilden die Grundlage für viele Formale Problembeschreibungen. Dabei wird die gewichtete Summe von Literalen durch eine Konstante eingeschränkt.

In dieser Belegarbeit soll die Möglichkeit untersucht werden, PB Constraints durch Präprozessortechniken zu vereinfachen, mit dem Ziel, dass die entstanden Constraints schneller von einem SAT-basierten Solver gelöst werden können als ohne Präprozessortechniken.

w_i, k</math> sind ganze Zahlen und <math>x_i</math> Literale.-->

In dieser Belegarbeit soll die Möglichkeit untersucht werden, PB Constraints durch Präprozessortechniken zu vereinfachen, mit dem Ziel, dass die entstanden Constraints schneller von einem SAT-basierten Solver gelöst werden können als ohne Präprozessortechniken. }} w_i, k</math> sind ganze Zahlen und <math>x_i</math> Literale.-->

In dieser Belegarbeit soll die Möglichkeit untersucht werden, PB Constraints durch Präprozessortechniken zu vereinfachen, mit dem Ziel, dass die entstanden Constraints schneller von einem SAT-basierten Solver gelöst werden können als ohne Präprozessortechniken. }}