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增量线性化是我们最近提出的一种概念上简单但有效的技术，用于根据实域和整数上的非线性算法理论解决SMT问题。优化模理论（OMT）是SMT的一个重要扩展，它允许寻找优化给定目标函数的模型&nbsp；在本文中，我们展示了如何以简单的方式将增量线性化扩展到OMT，从而产生一个不完整但有效的OMT过程。我们描述了主要思想和算法，在OptiMathSAT OMT求解器中提供了一个实现，并进行了实证评估。结果证明了该方法的有效性。

基于增量线性化/Bigarella，F.的优化模非线性算法。；Cimatti，A。；Griggio，A。；艾尔凡。；乔纳斯，M。；Roveri，M。；塞巴斯蒂亚尼，R。；特伦丁，P..-12941：（2021），第213-231页。（Intervento presentato al convergno FroCoS 2021，与第30届使用分析表和相关方法进行自动推理国际会议合办：Tableaux 2021 tenutosi a Birmingham，UK nel 2021年9月8日至10日）[10.1007/978-3-030-86205-3_12]。

基于增量线性化的优化模非线性算法

西马蒂A。;格里乔A。;伊尔凡A。;罗维里·M·。;塞巴斯蒂亚尼R。;特伦丁·P。
2021-01-01

摘要

增量线性化是我们最近提出的一种概念上简单但有效的技术，用于根据实域和整数上的非线性算法理论解决SMT问题。优化模理论（OMT）是SMT的一个重要扩展，它允许找到优化给定目标函数的模型。在本文中，我们展示了如何以简单的方式将增量线性化扩展到OMT，从而产生一个不完整但有效的OMT过程。我们描述了主要思想和算法，在OptiMathSAT OMT求解器中提供了一个实现，并进行了实证评估。结果证明了该方法的有效性。
2021
组合系统的前沿：第13届国际研讨会论文集
中国查姆
瑞士施普林格自然
978-3-030-86204-6
978-3-030-86205-3
2-s2.0-85115272483号
工单：000711401800012
比加雷拉，F。；Cimatti，A。；Griggio，A。；艾尔凡。；乔纳斯，M。；Roveri，M。；塞巴斯蒂亚尼，R。；特伦丁，P。
通过增量线性化的优化模块非线性算法/Bigarella，F。；Cimatti，A。；Griggio，A。；艾尔凡。；乔纳斯，M。；Roveri，M。；塞巴斯蒂亚尼，R。；特伦丁，P..-12941：（2021），第213-231页。（Intervento presentato al convergno FroCoS 2021，与第30届使用分析表和相关方法进行自动推理国际会议合办：Tableaux 2021 tenutosi a Birmingham，UK nel 2021年9月8日至10日）[10.1007/978-3-030-86205-3_12]。
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西塔奇奥尼
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