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Ackermann-ize与否?关于有效处理SMT\((\mathcal{EUF}\cup\mathcal{T})\)中未解释的函数符号。 (英语) Zbl 1165.68482号

Hermann,Miki(编辑)等人,《编程逻辑、人工智能和推理》。2006年11月13日至17日在柬埔寨金边举行的第13届LPAR国际会议。诉讼程序。柏林:施普林格出版社(ISBN 978-3-540-48281-9/pbk)。计算机科学课堂讲稿4246。人工智能课堂讲稿,557-571(2006)。
可满足性模理论(SMT)是关于给定背景理论(mathcal{T}})的公式可满足性的判定问题。当({mathcal{T}})是两个简单理论({{mathcal{T}_1})和({{mathcal{T}_2})(SMT)的组合时,标准和通用的方法是处理({{mathcal}T}_1{)和\)通过对共享变量之间的等式执行某种形式的搜索。
SMT((({{mathcal{T}}_1\cup{mathcal{T}_2})的一个常见且非常相关的子情形是当({{mathcal{T}}_1})是等式和未解释函数的理论时。对于这种情况,另一种方法是首先通过Ackermann展开消除所有未解释的函数符号,然后解决由此产生的SMT(({{mathcal{T}}_2})问题。
在本文中,我们建立在实证观察的基础上,即这两种替代方法之间没有绝对的赢家,而且在任何一个方向上,它们之间的性能差距往往是巨大的。
我们提出了一种简单的技术,用于根据SMT工具的搜索空间的大小,先验地估计将阿克曼展开应用于所有或部分函数符号的成本和收益。
彻底的实验分析,包括SMT’05竞赛的基准测试,表明所提出的技术在提高SMT工具的整体性能方面非常有效。
关于整个系列,请参见[Zbl 1135.68002号].

MSC公司:

68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
03B35型 证明和逻辑操作的机械化
68吨15 定理证明(演绎、解析等)(MSC2010)
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全文: 内政部