UTVPI约束的增量可满足性及其含义

@文章{Schutt2007IncrementalSA，title={UTVPI约束的增量可满足性和含义}，author={安德烈亚斯·舒特和彼得·詹姆斯·斯塔基}，日志={ArXiv}，年份={2007}，体积={abs/0709.2961}，url={https://api.semanticscholar.org/CorpusID:16863134}}
UTVPI约束满足和隐含检查的新增量算法ℴ（m+n log n+p）时间和ℵ（n+m+p），并且可以直接扩展为创建非增量蕴涵检查和生成所有（非冗余）隐含约束，以及生成最小不可满足子集和最小蕴涵。
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UTVPI约束下格点的可行性分析

本文设计并分析了一种新的算法，用于检查一类称为单位二变量每不等式约束（UTVPI）的格点可行性，并在出现不可行实例时给出了满意的赋值和反驳。

基于不等式约束的二元系统的整数闭包

通过将Johnson的全对最短路径算法应用于UTVPI约束系统（UCS），研究了二元变量不等式（UTVPI）约束合取的格点闭包计算问题，得到了一种对稀疏约束系统有效的算法。

UTVPI约束系统中线性和格点可行性的最优证明算法

设计并分析了用于检查UTVPI约束的线性可行性和格点可行性的新算法，这些算法基于对使用已知推理规则的新见解。

等式约束的下限和快速算法

证明了在随机指数时间假设下，不可能发现c>1使得任意有限等式语言上的CSP在O（c^n）时间内是可解的（n是变量数）；对于无限等式语言来说，更强的下界是可能的，因为它们排除了2^o（nlogn）时间算法的存在。

UTVPI约束下整数可行性的位标度算法

介绍了一种用于IF问题的新算法，该算法基于一系列新的见解，用于设计一种在（O（sqrt{n}\cdot-m\cdot\log C）时间内运行的IF的新比特缩放算法，其中n表示变量的数量，m表示约束数，C表示定义系统的所有常数的最大绝对值。

无限域CSP的一般下界及改进算法

证明了有限等式语言上的CSP对于固定的c总是在O（cn）时间内可解的，并将其推广到更广泛的CSP类，其中约束是由一元结构上的一阶公式形成的。

差分逻辑的算法和复杂性

这项工作首先考虑CNF中带有理性值变量的句子，并通过两个自然参数（arity和coefficient bounds）限制允许的子句，从而全面了解这两种情况下的复杂性。

使用比特缩放的UTVPI约束中的整数可行性和反驳

本文介绍了一种用于IF问题的新算法，该算法基于一系列新的见解，用于设计一种在O（n·m·log 2 C）时间内运行的新的IF比特缩放算法。

每不等式两变量系统的增量闭包

UTVPI约束选择的一个图解定理

提出了一种新的单位二变量每不等式UTVPI约束的图形约束网络表示法，它允许我们导出U TVPI系统可行性的替代定理。

14参考文献

UTVPI约束的布尔组合求解

获得了一种多项式时间算法，用于将UTVPI整数程序的最优值逼近到一个可加因子内，并证明了UTVPI多面体内的整数点（如果存在）可以通过舍入顶点来获得。

超越有限域

本文给出了一个单位TVPI约束增量可满足性的算法，对于比TVPI更一般的约束，可以使用边界传播技术对其进行扩充。

QUICKXPLAIN：过度约束问题的首选解释和放松

这项工作通过分治策略大大加快了基本方法的速度，从而为主要工业约束编程工具的解释工具提供了技术基础，例如，该工具用于许多配置应用程序。

八角形抽象域

    A.米内
    计算机科学
    第八届反向……工作会议记录…
  • 2001
提出了八边形抽象域，这是一个通过抽象解释进行静态分析的关系型数值抽象域，它被纳入ASTRéE工业强度静态分析仪，是证明空中客车飞机大型关键嵌入式飞行控制软件中没有运行时错误的关键。

抽象DPLL和抽象DPLL模理论

我们介绍了抽象DPLL，这是Davis-Putnam-Logemann-Loveland（DPLL）过程的一个通用且简单的基于抽象规则的公式。其属性，如稳健性、完整性或…

O树：一种基于约束的索引结构

本文提出了一种建立高度平衡索引结构的通用方法，即基于高度的约束搜索树（HCST），并以一种新的空间索引结构，即使用O树的O树为例说明了该方法。

任意弧权有向图的全动态最短路径和负循环检测

提出了适用于任何图且需要线性空间和最佳查询时间的算法，并证明了该算法对于因子O（√m log n）比每次更新后从头开始重新计算所有内容都好。

约束编程原理与实践

这篇由23篇原创论文组成的论文集首次将分散在多个学科和世界各地的约束编程研究人员的工作汇集在一起，以帮助理解这一新兴通用范式的共同原则。

稀疏网络中最短路径的有效算法

提出了最短路径的算法，该算法比以前已知的在弧相对稀疏的网络上的算法更快，并引入了一类“弧集划分”算法。

DPLL（T）的快速灵活差分约束传播

对x–y≤c形式的差分约束的快速理论传播程序进行了改进，并进行了实验验证。