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Erschienen in:
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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Towards Automated Strategies in Satisfiability Modulo Theory

verfasst von : Nicolás Gálvez Ramírez, Youssef Hamadi, Eric Monfroy, Frédéric Saubion

Erschienen in: Genetic Programming

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

SMT solvers include many heuristic components in order to ease the theorem proving process for different logics and problems. Handling these heuristics is a non-trivial task requiring specific knowledge of many theories that even a SMT solver developer may be unaware of. This is the first barrier to break in order to allow end-users to control heuristics aspects of any SMT solver and to successfully build a strategy for their own purposes. We present a first attempt for generating an automatic selection of heuristics in order to improve SMT solver efficiency and to allow end-users to take better advantage of solvers when unknown problems are faced. Evidence of improvement is shown and the basis for future works with evolutionary and/or learning-based algorithms are raised.

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Fußnoten
1
Experiments ran before 2015 SMT-LIB benchmarks were released.
 
Literatur
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13.
Metadaten
Titel
Towards Automated Strategies in Satisfiability Modulo Theory
verfasst von
Nicolás Gálvez Ramírez
Youssef Hamadi
Eric Monfroy
Frédéric Saubion
Copyright-Jahr
2016
Buch
Genetic Programming

Print ISBN: 978-3-319-30667-4

Electronic ISBN: 978-3-319-30668-1

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30668-1_15