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并行化SMT解决:惰性分解和调解。 (英语) Zbl 1444.68169号

摘要:可满足性模理论(SMT)是一阶公式相对于背景理论的可满足性问题。SMT通过引入各种基础理论扩展了命题可满足性。为了提高SMT求解的效率,人们在低层算法上做了很多努力,但它们通常无法利用并行硬件的能力。我们提出了一个高级且灵活的框架,即懒惰分解和调解(LDC),以并行解决无量词的SMT问题。总之,首先将SMT问题分解为子问题,然后将每个子问题内部的局部推理与子问题之间共享符号的全局推理进行协调。LDC可以建立在任何现有的求解器上,而无需调整其内部实现,并且是灵活的,因为它适用于各种基础理论。我们在具有未知函数的等式理论中实例化LDC,并基于Z3实现了一个并行求解器PZ3。SMT-LIB基准测试和随机问题的实验结果显示了LDC的潜力,因为(1)在各种核心配置下,PZ3在8个问题子类别中的4个类别中通常优于Z3;(2) 对于具有稀疏结构的问题,PZ3通常比Z3实现超线性加速,这使得可以根据输入问题的结构提前从Z3和PZ3中选择合适的求解器;(3) 与最先进的基于组合的并行SMT求解器PCVC4相比,PZ3在很大程度上实现了问题的加速,并且具有更好的整体加速比。

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68T20型 人工智能背景下的问题解决(启发式、搜索策略等)
68宽10 计算机科学中的并行算法
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全文: 内政部

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