用遗传算法证明启发式的育种定理

12页•发布日期：2015年12月18日

摘要

一阶定理证明者必须在无穷远处寻找证明
可能派生的空间。证明搜索启发式起着至关重要的作用
这些系统的实际性能的作用。在当前
生成基于饱和的定理证明程序，如SPASS、E、，
吸血鬼或探险家~9，最重要的决定之一是
选择要使用给定子句处理的下一子句
算法。证明人提供多种基本子句评估
函数，通常可以在多个函数中进行参数化和组合
不同的方式。寻找好的策略通常留给用户
或开发人员，通常由大规模实验支持
评估。我们描述了一种使用
遗传算法，评估不同策略的总体
在测试集上，并将变异和交叉算子应用于good
创造下一代的战略。我们描述了设计和
实验装置，并报告首次有希望的结果。

键盘:自动定理证明,遗传算法,启发式搜索

在:格奥尔格·戈特洛布,杰夫·萨特克利夫和安德烈·沃伦科夫（编辑）。GCAI 2015。全球人工智能会议第36卷，第263-274页。

链接：	https://easychair.org/publications/paper/M5
	https://doi.org/10.29007/gms9

BibTeX条目

@进展中{GCAI2015：育种_理论_实验_神经科学，author={Simon Schäfer和Stephan Schulz}，title={繁殖定理用遗传算法证明启发式}，booktitle={GCAI 2015。全球人工智能会议}，editor={Georg Gottlob、Geoff Sutcliffe和Andrei Voronkov}，series={计算中的EPiC系列}，体积={36}，publisher={EasyChair}，bibsource={EasyChair，https://easychair.org},issn={2398-7340}，url={/publications/paper/M5}，doi={10.29007/gms9}，页面＝{263-274}，年份={2015年}}

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