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位向量理论的锐化约束规划方法。 (英语) Zbl 1489.68249号

Salvagnin,Domenico(编辑)等人,《人工智能和OR技术在约束编程中的集成》。2017年6月5日至8日在意大利帕多瓦举行的2017年CPAIOR第14届国际会议。诉讼程序。查姆:施普林格。莱克特。注释计算。科学。10335, 3-20 (2017).
摘要:我们解决了开发高效的基于约束编程的方法来解决比特向量理论(BV)无量词片段上的公式的挑战,比特向量理论在软件验证中至关重要。我们提出了CP(BV),这是一种高效的BV分辨率技术,建立在精心选择的前向结果的基础上,并利用关键的原始特征(如彻底的域组合或专用标记)进行锐化。广泛的实验评估表明,CP(BV)比CP社区以前的类似尝试要高效得多,它确实能够解决比特向量的大多数标准验证基准,并且它已经在几个关键(和行业相关)方面补充了标准SMT方法,值得注意的是,在可伸缩性方面,w.r.t.比特宽度、理论组合或非线性算术和按位运算符的复杂组合。这项工作为构建具有竞争力的基于CP的面向验证的解算器铺平了道路。
关于整个系列,请参见[Zbl 1364.68017号].

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