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利用MaxSAT学习SDCL中较短的冗余子句

作者 阿尔伯特·奥利弗拉斯 , 李春晓, Darryl Wu女士, 乔纳森·钟 , 维杰·加内什

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LIPIcs公司。SAT.2023.18.pdf格式
  • 文件大小：0.78 MB
  • 17页

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作者详细信息

阿尔伯特·奥利弗拉斯
  • 西班牙巴塞罗那加泰罗尼亚技术大学
李春晓
  • 加拿大滑铁卢大学
Darryl Wu先生
  • 加拿大滑铁卢大学
乔纳森·钟
  • 加拿大滑铁卢大学
维贾伊·加内什
  • 加拿大滑铁卢大学

基金

  • 阿尔伯特·奥利弗拉斯：由赠款PID2021-122830OB-C43支持，由MCIN/AEI/10.13039/501100011033资助，并由“ERDF：打造欧洲的方式”资助。

引用为获取BibTex

Albert Oliveras、Chungxiao Li、Darryl Wu、Jonathan Chung和Vijay Ganesh。使用MaxSAT学习SDCL中较短的冗余子句。在第26届国际可满足性测试理论与应用会议（SAT 2023）上。莱布尼茨国际信息学论文集（LIPIcs），第271卷，第18:1-18:17页，达格斯图尔-莱布尼兹-泽特鲁姆信息学研究所（2023）
https://doi.org/10.4230/LIPIcs.SAT.2023.18

摘要

在本文中，我们介绍了满意度驱动子句学习（SDCL）SAT求解器MapleSDCL的设计和实现，该求解器使用了基于MaxSAT的技术，使其能够学习更短、更好的冗余子句。我们还对我们的方法进行了彻底的实证评估，并表明我们的SDCL解算器解决残缺棋盘（MCB）问题的速度明显快于CDCL解算器，而不需要对底层CDCL SAT解算程序使用的分支启发式进行任何更改。

主题分类

ACM科目分类
  • 计算理论
关键词
  • 坐
  • SDCL公司
  • 最大SAT

韵律学

工具书类

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