在汽车行业，您可以在购买汽车时选择数千种不同的组件。并非每个组件都是可组合的，因此对于每辆车而言，存在许多以命题逻辑表达的规则。在我的情况下，每辆车都有2000到4000条规则。
他们看起来像这样：
其中“∧”=“和”/“∨”=“或”/“¬”=“不是”/“→”=“暗示”。
使用工具“limboole”（http://fmv.jku.at/limboole/），我能够将命题逻辑表达式转换为合取范式（CNF）。如果我必须使用SAT求解器，则需要这样做。
现在，我想检查规则集中特定组件的可构建性可行性。例如，对于以下每个表达式或组合，我想检查规则集中是否可行。
我的问题是如何解决这个问题。我之前问过类似的问题（Tool to solve propositional logic / boolean expressions (SAT Solver?)），但是焦点不同，现在又被卡住了。或者我只是不明白。
一种选择是使用规则集的ALLSAT方法计算所有解决方案。然后我可以检查每个组合是否是任何解决方案的一部分。如果是，我可以推导出这种特定组合是可行的。
另一种选择是，我将组合添加到规则集，然后运行普通的SAT求解器。但我必须为每个我想检查的表达式做这件事。
您认为解决此问题最优雅或最简单的方法是什么？
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我所知道的最好方法是在假设下使用＆＃34;增量求解＆＃34;技术。它是由你遇到的同样问题推动的：多个SAT实例（CNF公式）有一些共同的子公式。
形式上，你在CNF中有一些核心布尔公式C。并且您有一组假设{A_i}, i=1..n，其中A_i也是CNF中的布尔公式。
在步骤0中，您向求解器提供核心公式C。它试图解决它，向你说一个结果并保存它的状态（让我们称之为核心状态）。如果公式C可以满足，则在步骤i上为解算器提供假设A_i，并从核心状态继续执行。实际上，它试图解决一个公式C ∧ A_i，但不是从头开始。
您可以轻松找到大量与此主题相关的论文，其中包含大量信息。此外，您可以检查您最喜欢的SAT解算器以获得此技术的支持。