From weighted to unweighted model counting

Supratik Chakraborty, Dror Fried, Kuldeep S. Meel, Moshe Y. Vardi

פרסום מחקרי: פרק בספר / בדוח / בכנספרסום בספר כנסביקורת עמיתים

תקציר

The recent surge of interest in reasoning about probabilistic graphical models has led to the development of various techniques for probabilistic reasoning. Of these, techniques based on weighted model counting are particularly interesting since they can potentially leverage recent advances in unweighted model counting and in propositional satisfiability solving. In this paper, we present a new approach to weighted model counting via reduction to unweighted model counting. Our reduction, which is polynomial-time and preserves the normal form (CNF/DNF) of the input formula, allows us to exploit advances in unweighted model counting to solve weighted model counting instances. Experiments with weighted model counters built using our reduction indicate that these counters performs much better than a state-of-the-art weighted model counter.

שפה מקוריתאנגלית
כותר פרסום המארחIJCAI 2015 - Proceedings of the 24th International Joint Conference on Artificial Intelligence
עורכיםMichael Wooldridge, Qiang Yang
מוציא לאורInternational Joint Conferences on Artificial Intelligence
עמודים689-695
מספר עמודים7
מסת"ב (אלקטרוני)9781577357384
סטטוס פרסוםפורסם - 2015
פורסם באופן חיצוניכן
אירוע24th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2015 - Buenos Aires, ארגנטינה
משך הזמן: 25 יולי 201531 יולי 2015

סדרות פרסומים

שםIJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence
כרך2015-January
ISSN (מודפס)1045-0823

כנס

כנס24th International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2015
מדינה/אזורארגנטינה
עירBuenos Aires
תקופה25/07/1531/07/15

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'From weighted to unweighted model counting'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי