1.1. The problemThe Maximum Satisfi

1.1. The problem
The Maximum Satisfiability problem (MaxSAT) is the optimization version of the Satisfiability problem (SAT). Given a
propositional formula in the conjunctive normal form (CNF), i.e., F =
i ∨jlij, the task in MaxSAT is to find an assignment to
the variables that maximizes the number of satisfied clauses. A significant generalization of MaxSAT is the Partial MaxSAT
(PMS) problem, in which clauses are divided into hard and soft clauses and the goal is to find an assignment that satisfies all
hard clauses and maximizes the number of satisfied soft clauses. PMS is particularly interesting from an algorithmic point
of view because the algorithms can exploit the distinction between hard and soft constraints. Such a structural feature has
a great impact on the performance of algorithms.
Combinatorial optimization problems containing hard and soft constraints are very common in real world situations.
PMS allows to encode such problems in a more natural and compact way than SAT and MaxSAT. PMS solvers has been
successfully used in many fields, including network routing [31], scheduling problems [50] and timetabling problems [15].
More recent applications of PMS include FPGA routing [19], the haplotype inference by pure parsimony (HIPP) problem
seeking to explain the genetic makeup of a population [20], as well as various planning problems, all of which are reviewed
in a PhD thesis [18]. Some application problems, such as the optimal protein alignment problem and the HIPP problem,
have been encoded into PMS and used in the MaxSAT evaluations [7].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1.1 ปัญหาปัญหาสูงสุด Satisfiability (MaxSAT) เป็นรุ่นเพิ่มประสิทธิภาพของปัญหา Satisfiability (เสาร์) ได้รับการสูตร propositional ใน conjunctive ปกติฟอร์ม (CNF), เช่น F =ฉัน ∨jlij งานใน MaxSAT จะพบการกำหนดค่าให้ตัวแปรที่เพิ่มจำนวนข้อความพึงพอใจ ลักษณะทั่วไปที่สำคัญของ MaxSAT เป็น MaxSAT บางส่วนปัญหา (PMS) ซึ่งประโยคแบ่งออกเป็นแข็ง และอ่อนข้อและเป้าหมายคือการ หาภารกิจที่ตอบสนองทั้งหมดประโยคที่ยาก และเพิ่มจำนวนข้ออ่อนที่พอใจ PMS เป็นที่น่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งจากจุดทึมมองเนื่องจากอัลกอริทึมสามารถใช้ประโยชน์จากความแตกต่างระหว่างข้อจำกัดแข็ง และอ่อน มีคุณลักษณะโครงสร้างดังกล่าวผลต่อประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึมแข็ง และอ่อนข้อจำกัดที่ประกอบด้วยปัญหาพบบ่อยมากในสถานการณ์จริงPMS ช่วยให้การเข้ารหัสดังกล่าวปัญหาในธรรมชาติมากขึ้น และขนาดกะทัดรัดแบบกว่า SAT และ MaxSAT แก้ PMS ได้ใช้ประสบความสำเร็จในหลายสาขา [31] สายเครือข่าย การวางแผนปัญหา [50] และ timetabling ปัญหา [15]ใช้งานล่าสุดของ PMS รวม FPGA สาย [19], อนุมาน haplotype parsimony บริสุทธิ์ (HIPP) ปัญหาคุณจะอธิบายการแต่งหน้าทางพันธุกรรมของประชากร [20], รวมทั้งปัญหาการวางแผนต่าง ๆ ที่มีทบทวนในวิทยานิพนธ์ปริญญาเอก [18] ปัญหาแอพลิเคชันบางอย่าง เช่นปัญหาการจัดตำแหน่งของโปรตีนที่เหมาะสมและปัญหา HIPPถูกเข้ารหัสเป็น PMS และใช้ในการประเมินผล MaxSAT [7]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.1 ปัญหา
ปัญหา Satisfiability สูงสุด (MaxSAT) เป็นรุ่นที่เพิ่มประสิทธิภาพของปัญหา Satisfiability (SAT) กำหนด
สูตรประพจน์ในรูปแบบปกติที่เชื่อมต่อกัน (CNF) คือ F =
ฉัน∨jlijงานใน MaxSAT คือการหางานให้กับ
ตัวแปรที่เพิ่มจำนวนคำสั่งที่มีความพึงพอใจ ลักษณะทั่วไปที่สำคัญของ MaxSAT เป็น MaxSAT บางส่วน
(PMS) ปัญหาซึ่งในคำสั่งจะถูกแบ่งออกเป็นคำสั่งที่แข็งและอ่อนและเป้าหมายคือการหาที่ได้รับมอบหมายที่ตอบสนองทุก
คำสั่งอย่างหนักและจะเพิ่มจำนวนของคำสั่งนุ่มพอใจ PMS เป็นที่น่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งจากจุดอัลกอริทึม
ของมุมมองเพราะขั้นตอนวิธีสามารถใช้ประโยชน์แตกต่างระหว่าง จำกัด แข็งและอ่อน ดังกล่าวมีคุณสมบัติที่โครงสร้างมี
ผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานของอัลกอริทึม.
ปัญหาการเพิ่มประสิทธิภาพ Combinatorial มีอย่างหนักและข้อ จำกัด ที่อ่อนนุ่มเป็นเรื่องธรรมดามากในสถานการณ์โลกแห่งความจริง.
PMS จะช่วยให้การเข้ารหัสปัญหาดังกล่าวในทางที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและมีขนาดกะทัดรัดกว่า SAT และ MaxSAT แก้ PMS ได้รับการ
ใช้ประสบความสำเร็จในด้านต่างๆรวมทั้งเครือข่ายเส้นทาง [31] ปัญหาการตั้งเวลา [50] และปัญหาการจัดตาราง [15].
การใช้งานล่าสุดของ PMS รวม FPGA การกำหนดเส้นทาง [19] การอนุมาน haplotype โดยประหยัดบริสุทธิ์ (HIPP) ปัญหา
ที่กำลังมองหาที่จะอธิบายการแต่งหน้าทางพันธุกรรมของประชากร [20] เช่นเดียวกับปัญหาการวางแผนต่าง ๆ ซึ่งทั้งหมดนี้จะมีการทบทวน
ในวิทยานิพนธ์ปริญญาเอก [18] บางปัญหาโปรแกรมเช่นปัญหาการจัดตำแหน่งของโปรตีนที่ดีที่สุดและปัญหา HIPP,
ได้รับการเข้ารหัสเป็น PMS และนำมาใช้ในการประเมินผล MaxSAT ม [7]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1.1 . ปัญหาปัญหาความสอดคล้องสูงสุด ( maxsat ) คือการเพิ่มประสิทธิภาพรุ่นของความสอดคล้องปัญหา ( นั่ง ) รับข้อเสนอสูตรในรูปแบบปกติที่เชื่อมต่อกัน ( CNF ) คือ F =ผม∨ jlij , งานใน maxsat หาให้ตัวแปรที่เพิ่มจำนวนข้อความพอใจ เป็นวิชาที่สําคัญของ maxsat เป็น maxsat บางส่วน( PMS ) ปัญหา ซึ่งอาจจะแบ่งออกเป็นการแข็งและอ่อนข้อและ เป้าหมายคือเพื่อ ค้นหางานที่ตอบสนองทุกข้อแข็งและเพิ่มจำนวนพอใจอ่อนอนุประโยค PMS เป็นที่น่าสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งจากจุดขั้นตอนวิธีของมุมมองเนื่องจากอัลกอริทึมสามารถใช้ประโยชน์จากความแตกต่างระหว่างหนักเบาและข้อจำกัด เช่นคุณลักษณะของโครงสร้างได้ผลกระทบที่ดีเกี่ยวกับประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพปัญหาที่หนักและเบาปัญหาทั่วไปมาก ในสถานการณ์ที่โลกจริงPMS สามารถเข้ารหัสปัญหาดังกล่าวในทางที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นและมีขนาดกะทัดรัดกว่านั่ง maxsat . มาแก้ได้ใช้ประสบความสำเร็จในด้านต่างๆ รวมทั้งเครือข่ายเส้นทาง [ 31 ] , [ 50 ] และปัญหาการวางแผนบริหารจัดการใช้ห้องประชุมปัญหา [ 15 ]เพิ่มเติมล่าสุด การใช้งานของ PMS รวม 4 เส้นทาง [ 19 ] , การอนุมานโดยบริสุทธิ์ ความตระหนี่ ( HIPP ) และพบปัญหาขอให้อธิบายแต่งหน้าทางพันธุกรรมของประชากร [ 20 ] รวมทั้งวางแผนการแก้ไขปัญหาต่างๆ ซึ่งทั้งหมดจะถูกตรวจสอบในระดับปริญญาเอกวิทยานิพนธ์ [ 18 ] ปัญหาโปรแกรมบางอย่าง เช่น การจัด และปัญหาฮิ๊ปโปรตีน ,จะถูกเข้ารหัสเป็น PMS และใช้ในการประเมิน maxsat [ 7 ]