Compilando Resolução de Problemas para Minimização de Energia
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Informações:
Publicações do PESC
A primeira parte deste trabalho apresenta o compilador de energia do SATyrus, uma plataforma neural que combina Redes de Hopfield de Alta Ordem, Simulated Annealing e satisfatibilidade para resolver problemas de otimização e qualquer outro que possa ser especificado utilizando restrições pseudo-booleanas. O compilador fornece uma linguagem para a especificação dos problemas utilizando cláusulas na Forma Normal Conjuntiva (FNC), as quais são transformadas em uma função de energia correspondente. O objetivo principal para o desenvolvimento deste compilador foi facilitar o processo de conversão e garantir que não existam erros na Função de Energia final. Na segunda parte, a ARQ-PROP-II, uma arquitetura neural para a construção de provas proposicionais utilizando o Princípio da Resolução, foi compilada e simulada utilizando o SATyrus.
The first part of this work presents the energy compiler of SATyrus, a neural plataform that combines high-order Hopfield neural networks, simulated annealing and satisfatibility to solve optimization problems and other problems that can be specified using pseudo-boolean constraints. This compiler supplies a language for problems specification through clauses in the Conjunctive Normal Form (CNF), which are transformed into an equivalent Energy Function. The main objetive for the development of this compiler was to facilitate the conversion process and to guarantee that errors in the final Energy Function do not exist. In the second part, AR&-PROP-11, a neural architecture for the construction of propositional proofs based on the Resolution Principle, was compiled and simulated using SATyrus.