最小不可滿足子集

超圖神經網路

超圖神經網路結合強化學習加速最小不可滿足子集列舉

最小不可滿足子集列舉因搜尋空間指數成長而具挑戰性。研究者利用超圖神經網路與強化學習，將限制建構為節點、已列舉的 MUS 為超邊，訓練代理人減少可滿足性檢查。實驗證明在相同檢查預算下，可列舉更多 MUS，提升效率。