Abstract-Parameterized heuristics finns i överflöd i datorstödd design och verifiering, och manuell inställning av respektive parametrar är svårt och tidskrävande. Mycket färska resultat från artificiell intelligens (AI) gemenskapen tyder på att denna inställningsprocess kan automatiseras, och att göra det kan leda till betydande prestandaförbättringar; dessutom kan automatiserad parameteroptimering ge värdefull vägledning under utvecklingen av heuristiska algoritmer. I detta dokument, vi studerar hur en sådan AI-strategi kan förbättra en state-of-theart SAT lösare för stora, real-world avgränsade modell-kontroll och programverifiering instanser. De resulterande, automatiskt härledda parameterinställningarna gav i genomsnitt 4,5 gånger snabbare körtider på begränsade modellkontrollinstanser och 500 gånger snabbare på problem med programvaruverifiering än omfattande hantering av beslutsförfarandet. Dessutom påverkade tillgängligheten av automatisk inställning lösarens utformning, och de automatiskt härledda parameterinställningarna gav en djupare inblick i egenskaperna hos problemfall.
Stochastic optimering av SAT-lösare parametrar beskrivs i REF.
Boosting Verification by Automatic Tuning of Decision Procedures
{'venue': "Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD'07)", 'journal': "Formal Methods in Computer Aided Design (FMCAD'07)", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}