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生成富有信息的基准示例的框架
本文介绍了一种利用现代约束编程语言中的类级别模型自动生成基准实例数据，以重点生成有效和有信息量的基准实例的框架，可评估可行解决方案的相对性能。使用此框架对五个问题进行研究，不仅排名解算器，还通过查找解算器表现显著变化的实例子集，为我们提供了
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2 years ago
约束模型中的自动制表
该论文研究 Constraint Model 的性能如何通过将子问题转换为单个表约束来提高，提出了识别有前途的候选子问题的启发式方法，并自动将它们转换为表约束。在 Savile Row 约束建模工具中，完全自动地发现有前途的子问题并将其制表
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2 years ago
学习针对线性规划的改写
该研究使用深度强化学习方法提出了一个新的线性规划模型，该模型能够有效地减少求解时间和迭代次数，优化了现有的线性规划求解器的性能。
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2 years ago
IJCAI
关于伪布尔约束学习中无关文本的处理
本文研究了基于切割平面推理的 PB 求解器中的 PB 约束的学习问题，并揭示了使用切割平面推理导出的 PB 约束可能包含对约束的真值没有影响的文字，这些文字可能导致推出的约束比应该推出的约束要弱，从而影响求解器的证明长度和性能。因此建议在当
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4 years ago
利用机器学习技术进行重启策略选择
通过使用机器学习方法，基于易于计算的特征，我们训练了一个可满足性分类器和运行时模型，并使用这些模型来选择 SAT 求解器的重启策略，实验结果表明，机器学习能有效提高求解器的性能。
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15 years ago
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