binary decision diagrams | BriefGPT

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MORBDD：多目标受限二进制决策图的稀疏学习
通过机器学习方法，本研究使用二进制决策图在多准则决策中精确求解多目标整数线性规划问题，发现适用于单目标问题的局限二进制决策图可通过 ML 方法进行改进，产生具有优秀近似精度且规模较小的稀疏解。
PDF4 months ago
逻辑谜题中的非对称性探究：利用 Zero-suppressed Decision Diagrams 进行符号化模型检验的动态认知逻辑
本研究比较了不同 Zero-suppressed Decision Diagrams 变体在多智能体系统的符号编码中的记忆使用情况，结果表明使用合适的 ZDDs 可以显著减少 BDDs 的记忆使用量。
PDFa year ago
LEO: 学习高效的多目标二进制决策图排序
基于二进制决策图的方法在多目标整数规划问题上取得了最先进的结果，本文提出了一种基于变量顺序的新颖参数配置空间，并通过监督学习方法找到了有效的变量顺序，以降低枚举时间。
PDFa year ago
前向 LTLf 合成：DPLL 在工作
本文提出了一种新的 AND-OR 图搜索框架，用于合成有限轨迹上的线性时态逻辑（LTLf），并在框架中设计了一种基于 DPLL 算法的程序来生成特定代理 - 环境移动，同时还提出了一种基于状态公式语法等价性的搜索节点等价性检查方法，实验结果
PDFa year ago
AAAI使用 MaxSAT 优化二进制决策图以进行分类
本文提出了基于 SAT 的方法学习最优二元决策图（BDD），以更好地实现可解释的机器学习模型，并给出了一种整合兼容子树的方法，该方法与现有方法相比在预测质量和可解释性方面具有明显的优势。
PDF2 years ago
命题决策图中的信念修正
通过语法特征，我们为 Sentential Decision Diagrams（SDDs）推导出具有一般性的修订算法，并呈现了一个特殊的程序，以便于修订任务的直接操作。
PDF2 years ago
CVPRFastDOG: GPU 上的快速离散优化
本文提出一种基于广泛并行的拉格朗日分解方法，用于解决出现在结构化预测中的 0-1 整数线性规划问题。通过使用二叉决策图对子问题进行表示，我们的 GPU 实现改进了 Lange 等人 (2021) 算法的运行时间。
PDF3 years ago
伪布尔约束的 BDDs 新视角
该研究论文主要研究了基于二元决策图的 Pseudo-Boolean 约束编码技术，提出了使用系数分解方法克服爆炸性增长问题，并给出了第一个多项式广义弧一致的 ROBDD 编码算法。
PDF10 years ago
决策图上的交互式成本配置
这篇论文讨论了如何将基于二进制决策图（BDD）的配置扩展到涉及表示用户偏好的成本函数的情景中，并证明即使在其最简单的形式下，多成本配置也是 NP - 难问题。
PDF10 years ago