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卢卡·普利纳;阿曼多·塔切拉

量化布尔公式的自适应多引擎求解器。 （英语） Zbl 1183.68589号

约束条件 14，第1期，80-116（2009）.
摘要：在本文中，我们研究了为量化布尔公式（QBFs）设计一个健壮的求解器的问题，即一个可以跨不同问题域高效求解公式的工具，而无需特定领域的调整。本文沿着这一研究方向给出了两个主要的实证结果。我们的第一个结果是开发了一个多引擎求解器，也就是说，一个工具可以在其推理引擎中选择一个更有可能产生最佳结果的引擎。特别是，我们表明语法QBF特征可以与现有QBF引擎在各种领域的性能相关。我们还展示了如何通过仔细挑选最先进的QBF解算器作为基本引擎，以及通过利用归纳推理技术学习引擎选择策略来获得多引擎解算器。我们的第二个结果是改进了我们的多引擎求解器，使其能够在学习到的策略无法提供良好预测时更新这些策略。这样，求解器也变得自适应，即当使用场景发生重大变化时，能够调整其内部模型。在我们的实验中获得的有益结果表明，我们的求解器AQME-Adaptive QBF Multi-Engine比最先进的单引擎求解器更健壮高效，即使它面临以前未知的公式和竞争对手。

引用于17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）

关键词：

自适应多引擎求解器;量化布尔公式;AQME公司

软件：

斯基佐;QBFEVAL公司;QBFLIB公司;4.5条;Quantor公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Pulina}和\textit{A.Tacchella}，《限制条件》14，第1期，80-116（2009；Zbl 1183.68589）
全文： 内政部

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