研究課題
基盤研究(C)
確率や量的な安全尺度の計算への応用を背景にして、論理式の解（モデル）の個数を高速に数える技術の必要性が高まっている。命題論理式のための既存の投射モデル計数ソルバやその計数戦略には一長一短があるが、それらを入力問題ごとに適切に切り替えるための有効な問題分類方法は知られていない。本研究では、論理式のグラフ表現に着目し、その特徴量を用いた投射モデル計数のための問題分類と計数戦略決定を試みる。機械学習を用いたモデル学習を通して、投射モデル計数問題の分類に役立つグラフ表現の特徴量を見いだすことで、高速に解くことができる適切なソルバや計数戦略を問題ごとに決定するシステムを構築する。
