SATenstein：自动构建本地搜索SAT解算器组件

SATenstein简介

为计算困难的问题设计高性能算法是一个困难且往往耗时的任务。在这项工作中，我们证明了这一点在随机局部搜索（SLS）求解器的背景下，任务可以自动化命题可满足性问题（SAT）。我们首先介绍一个广义的、高度参数化的求解器框架，称为SATenstein包括从现有高性能SLS中收集或受其启发的组件SAT算法。SATenstein的参数控制任何特定实例化中使用的组件及其行为组件。

SATenstein可以配置为实例化广泛的现有基于SLS的高性能SAT解算器，以及数十亿种新算法。我们使用自动算法配置过程来查找实例化SATenstein在几个著名的挑战性项目上表现出色SAT实例的分布。总的来说，我们一直在取得显著成绩尽管如此，与以前性能最好的SLS算法相比花费最少的人力。

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计算LION’16中SATenstein配置之间转换成本的源代码(下载)

最新版本(github链接)

AIJ’16中提供的SATenstein2.0源代码(下载)

IJCAI’09中给出的SATenstein源代码（也在AIJ’16中引用）(下载)

快速入门指南(PDF格式)

数据(实例集)

关于SATenstein的更多信息

我们关于SATenstein的论文：

SATenstein：自动构建本地搜索SAT解算器来自组件A.R.KhudaBukhsh*，L.Xu*，H.H.Hoos，K。莱顿-布朗：《人工智能杂志》（AIJ），第232卷，第20-42页，2016年3月。[预打印]
SATenstein：自动构建本地搜索SAT解算器来自组件A.R.KhudaBukhsh，L.Xu，H.H.Hoos，K。莱顿-布朗-第二十届国际人工联合会议情报（IJCAI-09），2009年。[PDF格式CRC公司]
SATenstein：从组件自动构建本地搜索SAT解算器A.R.KhudaBukhsh先生-硕士论文，2009年。[PDF格式]

萨滕斯坦

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