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阿尔贝托·格里乔;Phan，Quoc-Sang先生;罗伯托·塞巴斯蒂亚尼;西尔维娅·托马西

SMT的随机局部搜索：结合理论求解器和WalkSAT。 （英语） Zbl 1348.68227号

Tinelli，Cesare（编辑）等人，《组合系统的前沿》。2011年10月5日至7日，第八届国际研讨会，FroCoS 2011，德国萨尔布吕肯。诉讼程序。柏林：施普林格出版社（ISBN 978-3-642-24363-9/pbk）。计算机科学课堂讲稿6989。人工智能课堂讲稿，163-178（2011）。
概要：可满足性模理论（SMT）的主要方法依赖于冲突驱动子句学习（CDCL）SAT解算器和能够处理底层理论中原子约束集的决策程序的集成。然而，在纯SAT中，随机局部搜索（SLS）过程有时在可满足的实例上与CDCL SAT解算器竞争。因此，想知道SLS是否也能在SMT工具中成功利用，这是一个自然的研究问题。
在本文中，我们研究了这个问题。我们首先介绍了将WalkSAT族的SLS解算器与\（\mathcal｛T｝\）-解算器集成的一般过程。然后，我们提出了一组旨在提高这两个组件之间协同作用的技术。最后，我们结合UBCSAT/UBCSAT++和MathSAT，将所有这些技术实现到一个新的基于SLS的SMT求解器中，用于求解有理数上的线性算法理论，并对可满足的实例进行了实证评估。结果证实了该方法的潜力。
关于整个系列，请参见[Zbl 1223.68012号]。

引用于4文件

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）
68吨15 定理证明（演绎、解析等）（MSC2010）

软件：

数学SAT;UBCSAT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Griggio}等人，Lect。注释计算。科学。6989163--178（2011年；Zbl 1348.68227）
全文： 内政部 链接

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