研究者提出融合2D-LS与MCSAT的SMT-NRA混合求解框架
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研究者提出融合2D-LS与MCSAT的SMT-NRA混合求解框架
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AI 综述
Tianyi Ding等作者提出一种SMT-NRA混合求解框架，将新设计的2D-LS局部搜索、MCSAT与OpenCAD集成，通过三者之间的信息交换提升搜索效率。 框架中的2D-cell-jump把原有沿直线更新赋值的cell-jump推广到任意选定平面上的搜索。作者称实验结果显示局部搜索性能有所提升。
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最新进展11月3日 13:00
混合 SMT-NRA 求解器：融合 2D 单元跳跃局部搜索、MCSAT 与 OpenCAD报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv cs.AI混合 SMT-NRA 求解器：融合 2D 单元跳跃局部搜索、MCSAT 与 OpenCAD
研究者提出一种 SMT-NRA 混合求解框架，将新设计的 2D-LS 局部搜索、MCSAT 与 OpenCAD 集成，通过信息交换提升搜索效率。其中 2D-cell-jump 将原有沿直线更新赋值的 cell-jump 推广到任意选定平面上的搜索。实验结果显示局部搜索性能有所提升。
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