Norbert Manthey
Dr. Norbert Manthey
Wissenschaftlicher Mitarbeiter Wissensverarbeitung
- norbert.manthey@tu-dresden.de
- +49 351 463 38520
- APB 2021
Nach dem Erhalt meines Diplom im Dezember 2010 arbeite ich jetzt im Institut für Künstliche Intelligenz am Erfüllbarkeitsproblem. Das größte Interesse ist dabei dem eigentlichen Lösungsalgorithmus sowie dessen Erweiterung für parallele Architekturen gewidmet. In dieser Zeit habe ich mehrere Werkzeuge implementiert, welche auch verwandte Probleme lösen, zum Beispiel diskrete Optimierungsprobleme (Max-SAT), oder das finden einer unerfüllbaren Teilformel (MUS), beziehungsweise das Enumerieren aller Modelle. Weiterhin habe ich einen Werkzeug programmiert, welches Formeln vereinfachen kann, und welches die meisten Vereinfachungstechniken beherrscht. Nach meiner Promotion im Dezember 2014 versuche ich jetzt SAT Technologie auf andere Wissenschaftsgebiete und auf neue industrielle Probleme anzuwenden.
Neueste Publikationen
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SATPin: Axiom Pinpointing for Lightweight Description Logics through Incremental SAT
Künstliche Intelligenz, 34(3):389-394, 2020
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Efficient Axiom Pinpointing in EL using SAT Technology
In Maurizio Lenzerini, Rafael Peñaloza, eds., Proceedings of the 29th International Workshop on Description Logics (DL'16), volume 1577, 2016. CEUR Workshop Proceedings
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ASPARTIX-D Ready for the Competition
Presentation at Argumentation Spring Meeting 2015, Leipzig, April 2015
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Improved Answer-Set Programming Encodings for Abstract Argumentation
To appear in Theory and Practice of Logic Programming (TPLP), Proceedings of ICLP 2015, August 2015. arXiv:1507.06689
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Improved Answer-Set Programming Encodings for Abstract Argumentation
Theory and Practice of Logic Programming (TPLP), 15(4-5):434-448, September 2015
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An A-Maze-ing SAT Solving Visualization
Technical Report, TU Dresden, April 2015
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Refining Unsatisfiable Cores in Incremental SAT Solving
Technical Report, TU Dresden, September 2015
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Towards next generation sequential and parallel SAT solvers
Constraints, 1-2, September 2015
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Exploiting SAT Technology for Axiom Pinpointing
Technical Report, Chair of Automata Theory, Institute of Theoretical Computer Science, Technische Universität Dresden, volume 15-05, 2015
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CDCL Solver Additions: Local Look-ahead, All-Unit-UIP Learning and On-the-fly Probing
Stuttgart, Deutschland - German Conference on Artificial Intelligence, September 2014
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Lehrveranstaltungen
- SAT-Solving (SS 2015)
