| Revista: | Computación y sistemas |
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| Número de sistema: | 000607924 |
| ISSN: | 1405-5546 |
| Autores: | Gutiérrez De La Paz, Omar1 Menchaca Méndez, Ricardo1 Zamora Gómez, Erik1 Corona Bermúdez, Uriel1 Menchaca Méndez, Rolando1 Gutiérrez De La Paz, Bruno1 |
| Instituciones: | 1Instituto Politécnico Nacional, Centro de Investigación en Computación, México |
| Año: | 2024 |
| Periodo: | Abr-Jun |
| Volumen: | 28 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 353-366 |
| País: | México |
| Idioma: | Inglés |
| Resumen en inglés | This paper presents a comparative study of various elements and strategies that can be incorporated into an autoregressive model to address the MaxSAT problem. Building upon a sequential architecture as our foundation, we optimize the model’s parameters by maximizing the expected number of satisfied clauses. This optimization enables the model, given a SAT formula, to predict a distribution over potential solutions using the policy gradient method. Our controlled experiments pinpoint elements that guide the optimization process towards superior resultsfn. |
| Keyword: | MaxSAT problem, Policy gradient, NP-hard |
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