{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2022,3,30]]，“日期时间”：“2022-03-30T10:51:20Z”，“时间戳”：1648637480610}，“引用计数”：0，“发布者”：“EasyChair”，“内容域”：{:“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”短容器时间“：[]”，“摘要”：“冲突驱动子句学习（CDCL）SAT和SAT模理论（SMT）解算器被称为正式验证应用程序的主力。在这里，我们讨论了通过学习子句和更具表现力的约束来超越的方法。我们概述了整数线性规划（ILP）的技术，首先是从SAT到ILP的SMT，然后是带实时瓶颈约束编码的SMT。然后，我们说明了学习完全约束的力量，以及0-1 ILP（伪布尔解算器）和完全ILP（Cutsat和IntSat）的结果方法，概述了困难及其解决方案，给出了这些技术为什么如此有效的示例和一些直觉<\/jats:p>“，”DOI“：”10.29007\/4dtv“，”type“：”proceedings-article“，”created“：{”date-parts“：[[2018,1,23]]，”date-time“：”2018-01-23T23:04:14Z“，”timestamp“：1516748654000}，”source“：“Crossref”，”is-referenced-by-count“：0，”title“：[”基于SAT的整数线性约束技术“]，”前缀“：”10.29007“，”author“：[{”给定“：”Robert“，”family“：”Nieuwenhuis“，”sequence“：”first“，”affiliation“：[]}]，”member“：”11545“，”event“：{”name“：”GCAI 2015。全球人工智能会议“}，”container-title“：[”EPiC Series in Computing“]，”original-title”：[]，”deposed“：{”date-parts“：[[2018,1,23]]，”date-time“：”2018-01-23T23:04:20Z“，”timestamp“：1516748660000}，“score”：1，“resource”：{“primary”:{“URL”：“https:\/\/easychair.org\/publications\/paper\/hKJK”}，标题“：[]，”已发布”：｛“日期部分”：[[null]]｝，“引用计数”：0，“URL”：“http:\/\/dx.doi.org/10.29007\/4dtv”，“关系”：｛｝，“ISSN”：[“2398-7340”]，“ISSN类型”：[｛“值”：“2398-7340”，“类型”：“打印”｝]，“主题”：[]｝