Un algoritmo de eliminación para el problema marginal en lógica proposicional basado en matrices booleanas
Autores: Díaz-Macías, Efraín; Moral, Serafín
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un algoritmo de eliminación para el problema marginal en lógica proposicional basado en matrices booleanas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Algoritmo de eliminación
Lógica proposicional
Davis y Putnam
Arreglo booleano
Cálculos eficientes
Redes bayesianas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
Este documento propone un algoritmo de eliminación para el problema marginal en lógica proposicional. El algoritmo se basa en el algoritmo de eliminación general de Davis y Putnam DP, expresado como un algoritmo de eliminación de cubos, representando conjuntos de cláusulas con el mismo conjunto de variables empleando un arreglo booleano. La principal contribución es el desarrollo de procedimientos alternativos al eliminar una variable que permiten cálculos más eficientes. En particular, se aprovecha del caso en el que la variable a eliminar está determinada por un subconjunto del resto de las variables. También proporciona un conjunto de resultados y herramientas útiles para razonar con tablas booleanas. Los algoritmos se implementan utilizando Python y la biblioteca. Los experimentos muestran que este procedimiento es factible para problemas intermedios y para problemas difíciles de casos de redes Bayesianas difíciles.
Descripción
Este documento propone un algoritmo de eliminación para el problema marginal en lógica proposicional. El algoritmo se basa en el algoritmo de eliminación general de Davis y Putnam DP, expresado como un algoritmo de eliminación de cubos, representando conjuntos de cláusulas con el mismo conjunto de variables empleando un arreglo booleano. La principal contribución es el desarrollo de procedimientos alternativos al eliminar una variable que permiten cálculos más eficientes. En particular, se aprovecha del caso en el que la variable a eliminar está determinada por un subconjunto del resto de las variables. También proporciona un conjunto de resultados y herramientas útiles para razonar con tablas booleanas. Los algoritmos se implementan utilizando Python y la biblioteca. Los experimentos muestran que este procedimiento es factible para problemas intermedios y para problemas difíciles de casos de redes Bayesianas difíciles.