Abstrakt. Detta dokument behandlar samspelet mellan randomisering, med omstartsstrategier, och lärande, en ofta avgörande teknik för att bevisa otillfredsställande. Vi använder fall av SAT från hårdvaruverifiering domänen för att ge bevis för att randomisering kan verkligen vara viktigt för att lösa verkliga tillfredsställande fall av SAT. Mer intressant, våra resultat indikerar att randomiserade omstarter och lärande kan samarbeta för att bevisa både tillfredsställande och otillfredsställande. Slutligen utnyttjar och utökar vi idén om algoritmportföljdesign för att föreslå ett alternativt tillvägagångssätt för att lösa svåra otillfredsställande fall av SAT.
I REF användes sökstarter tillsammans med inlärning för att lösa svåra verkliga fall av SAT.
Using randomization and learning to solve hard real-world instances of satisfiability
{'venue': 'CP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}