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拉杰夫·阿鲁尔；阿琼·拉德哈克利什纳；阿布谢克·乌杜帕

通过分治来缩放枚举程序合成。 （英语） 兹比尔1452.68043

Legay，Axel（编辑）等人，《系统构建和分析的工具和算法》。2017年4月22日至29日在瑞典乌普萨拉举行的第23届国际会议（TACAS 2017），是欧洲软件理论与实践联合会议（ETAPS 2017）的一部分。诉讼程序。第一部分柏林：施普林格。莱克特。注释计算。科学。10205, 319-336 (2017).
摘要：给定一个由逻辑公式指定的语义约束和一个由无上下文语法指定的语法约束，语法引导合成（SyGuS）问题是要找到一个同时满足语法和语义约束的表达式。解决这个问题的一种枚举方法是通过一些修剪从句法空间系统地生成所有表达式，并且在新开始的SyGuS解算器竞争中被证明具有惊人的竞争力。它在中小型基准测试中表现良好，生成简洁的表达式，并且能够从输入输出示例中进行概括。然而，它的性能随着最小解决方案的大小而急剧下降。为了克服这一局限性，本文提出了一种解决SyGuS实例的替代方法。
关键思想是通过分别枚举（a）在输入子集上正确的较小表达式，以及（b）区分这些子集的谓词，来采用分治方法。然后使用决策树将这些表达式和谓词组合在一起，以获得在所有输入上都正确的表达式。我们将表达式和谓词的组合问题视为一个多标签决策树学习问题。我们提出了一种新的技术，将样本可以标记的标签集上的概率分布关联起来。这使我们能够使用标准的基于信息的启发式学习紧凑决策树。
我们报告了一个原型实现eusolver。我们的工具能够在SyGuS竞争的大多数基准上匹配标准枚举解算器和最新白盒解算器的运行时间和解决方案的简洁性。在2016年版的SyGuS竞赛中，eusolver在普通赛道和编程八示例赛道上名列第一，在线性整数算术赛道上排名第二。
有关整个系列，请参见[Zbl 1360.68015号].

引用于10文件

MSC公司：

68号30 软件工程的数学方面（规范、验证、度量、需求等）

关键词：

决策树；综合问题；输入点；条件表达式；语义约束

软件：

PRMLT公司；StarExec公司；FlashMeta软件
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Alur}等人，Lect。注释计算。科学。10205319--336（2017；Zbl 1452.68043）
全文： 内政部

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