Moderna konfliktdrivna klausul-learning (CDCL) Booleska SAT-lösare ger effektiv automatisk analys av verkliga funktionsmodeller (FM) av system som sträcker sig från bilar till operativsystem. Det är välkänt att lösarbaserad analys av Real-world FMs skala mycket väl även om SAT-fall som erhållits från sådana FMs är stora, och motsvarande analysproblem är kända för att vara NP-komplett. För att bättre förstå varför SAT-lösare är så effektiva studerade vi systematiskt många syntaktiska och semantiska egenskaper hos en representativ uppsättning stora FM:er i verkligheten. Vi upptäckte att en viktig orsak till att stora FM är lätta att analysera är att den stora majoriteten av variablerna i dessa modeller är obegränsade, dvs modellerna är tillfredsställande för både sanna och falska uppdrag till sådana variabler under den nuvarande deltilldelningen. Med tanke på denna upptäckt och vår förståelse av CDCL SAT-lösare, visar vi att lösare enkelt kan hitta tillfredsställande uppdrag för sådana modeller utan alltför många backtracks i förhållande till modellstorleken, förklarar varför lösare skalan så bra. Ytterligare analyser visade att förekomsten av obegränsade variabler i dessa verkliga modeller kan tillskrivas deras höga variationsgrad. Dessutom experimenterade vi med en rad välkända icke-backtracking förenklingar som är särskilt effektiva för att lösa FM. De återstående variablerna/klausulerna efter förenklingar, som kallas kärnan, är så få att de lätt kan lösas även med bakåtsträvande, vilket ytterligare stärker våra slutsatser. Vi förklarar sambandet mellan våra upptäckter och bakdörrar, en idé som ges av teoretiker för att förklara kraften hos SAT-lösare. Denna koppling stärker vår hypotes att SAT-baserad analys av FMs är enkel. I motsats till våra rön kännetecknar tidigare forskning svårigheten att analysera slumpmässigt genererade FMs i termer av trädbredd. Våra experiment tyder på att svårigheten att analysera verkliga FM:er inte kan förklaras med trädbredd.
En fördel med SAT-lösare är att de är en mogen teknik som kan hantera storskaliga modeller REF.
SAT-based analysis of large real-world feature models is easy
{'venue': "SPLC '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}