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KhudaBukhsh，Ashiqur R。；徐，林；霍尔格·H·胡斯。；凯文·莱顿·布朗

SATenstein：从组件自动构建本地搜索SAT解算器。 （英语） Zbl 1351.68255号

Artif公司。智力。 232, 20-42 (2016).
摘要：为计算困难的问题设计高性能求解器是一项困难且通常耗时的任务。尽管这种设计问题传统上是通过应用人类专业知识来解决的，但我们主张使用自动方法。在这项工作中，我们考虑命题可满足性问题（SAT）的随机局部搜索（SLS）解的设计。我们首先介绍了一个通用的、高度参数化的求解器框架，称为SATenstein，其中包括从现有的SAT高性能SLS算法中提取或受其启发的组件。SATenstei的参数决定了选择哪些组件以及这些组件的行为；它们允许SATenstein实例化许多以前在文献中提出的高性能解算器，以及数以万亿计的新颖解算器策略。我们使用自动算法配置过程来查找SATenstein的实例化，这些实例化在几个著名的、具有挑战性的SAT实例分布上表现良好。我们的实验表明，SATenstein解算器与之前的SLS算法相比，取得了显著的性能改进；对于许多基准分布，我们的新解算器也显著优于以前最先进的算法的所有自动调整变体。

引用于14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）

关键词：

坐；随机局部搜索；自动算法配置

软件：

萨特齐拉；小型计算机；萨滕斯坦；超小卫星；CBMC公司；SAT竞赛；NiVER公司；PicoSAT卫星；参数；UBCSAT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.R.KhudaBukhsh}等人，Artif。智力。232，20--42（2016；Zbl 1351.68255）
全文： 内政部 链接

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