Decision Procedures

学习一些logic里面reasoning的方法。

基础概念

给定一个theory,一个decision procedure是一个sound且complete的判定算法,检查该theory中的公式是否valid,即是否在任意赋值下成真。

可以采用公式取反并判定可满足性的方法来检查是否valid。

算法一般会假定输入的公式是某种normal form。常见的有NNF、DNF、CNF。NNF即取反只在原子公式前出现,布尔连接词只有与或非。DNF即析取范式。CNF即合取范式,谓词逻辑中公式可以线性增长的转换为CNF,采用Tseitin's encoding,即给每个连接词引入新的变量来表示其结果。

一阶逻辑不可判定,但是人们感兴趣的并不是一个公式在任意解释下的validity,通常是在某个特定解释下。所以,研究重点在于不同的一阶theory下无量词的公式的可满足性问题。theory通常直接指定所讨论的变量的定义域,并固定非逻辑符号的解释;另外公式的语法也常常独立给出,不一定要在一阶逻辑的框架下讨论。

通常这些判定问题的复杂性都是很高的。例如,一不小心就是NP完全的。所以,一个算法的效果通常会通过现实存在的benchmark来体现。同时,也意味着一些近似、启发、或者学习的方法会出现在算法中。

谓词逻辑的decision procedure

通常针对CNF设计,要点在于,从错误的赋值中进行学习,以及快速地对搜索空间剪枝。最著名的算法是DPLL,基于暴力回溯进行改进。还有一种方法是从一个猜测的解出发,通过一些启发策略进行调整。

DPLL大致是回溯搜索,每次对一个变量的值进行决策,并尽可能的传播该决策的影响,且在出现冲突时回溯到尽可能搜索树中尽量早的位置。传播过程中的一个规则是unit clause rule,即对于未确定的子句中,只有一个原子尚未赋值。如果在传播过程中发现了冲突,就需要找出这个冲突的一个充分条件,将这个条件取反加入公式中,并回溯到充分条件中除了这一轮的决策外最近的一轮决策。充分条件的寻找则是若干轮迭代,每次从当前的冲突子句中找到最后赋值的的变量,找到推出这个变量的unit clause,将两个子句合并起来。实证表明迭代到子句只包含一个这一轮决策中的原子的非效果最好。最后,在决策时有一些启发策略。例如优先选择在短的子句中高频出现的原子,选择一个原子使得最多的子句被满足,等等。

BDD也是一种高效的公式表达形式,而且这种表示是canonical的。其思想在于压缩二叉决策树:将叶子压缩为2个,将同构的子树合并,最后去掉冗余节点(出边只有1条)。实际的算法是通过不断的合并两个公式的BDD来实现。合并算法在BDD结构上递归进行,固定变量决策顺序,分四种情况讨论:都是叶子,都针对同一个变量进行决策,一个变量在前,一个变量在后。变量的顺序是非常重要的。寻找最优顺序也是NP完全的。也有各种启发策略来选择变量顺序。

等值逻辑和未解释函数

等值逻辑在谓词逻辑的基础上加入等式作为原子,并且可以有一些常数。常数可以通过替换为变量并添加变量不等的约束来消除。未解释函数则是对函数的抽象。可以有未解释的谓词和函词。未解释函数的作用在于,如果某个逻辑中的公式对应的未解释函数的版本是valid的,则原公式也是valid的。在未解释函数中,函数唯一要满足的性质是一致性:相同的输入必有相同的输出。未解释函数可以通过等值逻辑消除。常见的算法有Ackermann消除和Bryant消除。消除思路是将每处函数替换为一个变量,并添加一致性约束。

通常未解释函数这种级别的抽象是不够的。对一个具体的函数,除了一致性之外还可以添加这个函数其他的性质作为约束。这样就是部分解释函数。不同的部分解释就是不同的抽象。自动抽象精化是一个在验证中很有趣的想法。从一个简单的抽象出发(例如未解释函数),如果能确定validity,则返回;否则对抽象进行精化,加上一些具体函数的部分性质,或者直接将未解释函数替换为具体函数,又或者可以从反例中进行学习。

未解释函数常用在证明系统的等价性中。例如检查两个版本的电子芯片是否等价。又例如在编译技术中检查编译后代码与编译前的等价性。

等值逻辑和未解释函数的decision procedure

首先对于一个由等式和未解释函数构成的合取式,有一个多项式时间的decision procedure。方法就是根据等式计算等价类,并根据等价类计算未解释函数调用的等价类,迭代到不动点,最后检验不等式是否合法。

然后,对于任意的公式,一般有两种策略。一种是通过SAT solver搜索可能的赋值(谓词用新的布尔变量代替),然后利用上一段描述的算法进行检查。另一种则是将公式完全的转换为谓词逻辑公式。公式基于没有常数和未解释函数的NNF形式。下面描述这个算法。

任何时候,对公式先做一些简化是一个不错的选择。根据公式中的等与不等的关系构造一个图,对于不在冲突简单圈(一个简单圈,有且仅有一个不等)的边,直接复制为真,然后根据真值演算化简,迭代到不动点。之后基于图进行公式简化成为谓词逻辑公式。这个图的表只用表达等的关系。将一个公式转换成两个谓词逻辑公式的合取。一个部分是一个谓词逻辑框架,即将等式用新的布尔变量代替。另一个部分是一些蕴含式的合取,每个蕴含式表示对于图中的一个圈,若除了一个边其他都是真,那么它本身也是真。有几个简化:只用对于没有弦的简单圈进行转换;可以将图转换成弦图(无弦简单圈只有三元圈;转换过程是多项式时间)。这样就得到了一个等价的谓词逻辑公式。

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