การทำความเข้าใจประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหา QFBV SMT


9

ตัวแก้ปัญหา SMT เช่น Z3 หรือ Boolector ใช้ชุดฮิวริสติกที่ซับซ้อนเพื่อแก้ปัญหา อย่างไรก็ตามสิ่งนี้ยังทำให้การทำนายประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหาดังกล่าวนั้นยากมาก คำถามของฉันคือ:

คำถาม

มีวิธีที่จะเข้าใจหรือรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหา SMT สำหรับสิ่งที่เฉพาะเจาะจงในทฤษฎีของ bitvectors ที่ไม่มีปริมาณ (QFBV) หรือไม่?

นอกจากนี้ยังรวมถึงเครื่องมือสร้างภาพข้อมูลใด ๆ ที่จะช่วยให้เข้าใจว่าตัวแก้ปัญหา "ติดอยู่" / ไม่ก้าวหน้า

การประยุกต์ใช้งาน

  • ทำความเข้าใจล่วงหน้าว่าการเข้ารหัสที่แตกต่างกันของปัญหาเดียวกันมีผลต่อประสิทธิภาพการแก้ปัญหาอย่างไร (สถานะของศิลปะที่นี่ไม่สามารถเป็น "แค่ลองการเข้ารหัสที่แตกต่างกันสองสามข้อและหวังว่าจะเร็วพอ")

  • หากปัญหาที่ระบุไม่สามารถแก้ไขได้ด้วยตัวแก้ปัญหา SMT เนื่องจากข้อ จำกัด ด้านเวลาให้หาวิธีในการแสดงปัญหาที่แตกต่างเพื่อให้สามารถแก้ไขได้

  • หลีกเลี่ยงการเสียเวลาในการแก้ปัญหาเฉพาะโดเมนที่จะไม่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหาทั้งหมดหรือแม้กระทั่งส่งผลเสียต่อประสิทธิภาพของตัวแก้ปัญหา

การวิจัยที่มีอยู่

ฉันพยายามค้นหางานวิจัยในหัวข้อนี้ แต่ฉันไม่สามารถหาได้มากนัก ฉันยังไม่มีประสบการณ์มากนักในการแก้ปัญหา SAT / SMT ดังนั้นจึงต้องขออภัยหากฉันพลาดบางสิ่งไป

  • SATzilla : ทำนายตัวแก้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุดตามคุณลักษณะที่สกัดจากปัญหาโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง

    สิ่งนี้ใช้กับ SAT แทน SMT เท่านั้นและไม่ได้อธิบายถึงเหตุผลในการแก้ปัญหาประสิทธิภาพการทำงาน

  • Z3 axiom profilerการสร้างภาพของกราฟ instantiation Z3 และการวิเคราะห์ลูปที่ตรงกัน

    ดูเหมือนว่าสิ่งนี้จะมุ่งเน้นไปที่ทฤษฎีเชิงปริมาณเท่านั้น

คำตอบ:


3

คำตอบสั้น ๆ คือไม่เราไม่เข้าใจ คำตอบที่ยาวคือใช่เรามีขอบเขต แต่ขอบเขตเหล่านั้นไม่ค่อยมีประโยชน์ เห็นได้ชัดว่าเวลาในการทำงานตัวพิมพ์ที่เลวร้ายที่สุดนั้นเป็นแบบเลขชี้กำลัง นั่นไม่เป็นประโยชน์มากเพราะเรารู้ว่าในบางสถานการณ์ที่ปฏิบัติได้ดูเหมือนว่ามันจะทำงานได้อย่างรวดเร็ว - และเราไม่รู้ว่าทำไม

เราไม่รู้ว่าทำไมจึงเป็นจริงสำหรับนักแก้ปัญหา SAT เพียงอย่างเดียวสำหรับ QFBV การทำความเข้าใจว่าทำไมนักแก้ปัญหา QFBV มักจะดูเหมือนเร็วอย่างน้อยก็ยากเหมือนการทำความเข้าใจว่าทำไมนักแก้ปัญหา SAT มักจะเร็วซึ่งอยู่เหนือระดับความเข้าใจของเราในปัจจุบัน หากคุณค้นหาเพิ่มเติมในเว็บไซต์นี้คุณสามารถค้นหาบทสรุปของความพยายามในปัจจุบันเพื่อทำความเข้าใจในหัวข้อหลัง


ขอบคุณสำหรับคำตอบ! ฉันมีอยู่แล้วว่าอาจเป็นกรณี คุณรู้หรือไม่ว่ามีงานวิจัยใด ๆ ที่ไม่พยายามค้นหากฎทั่วไป แต่ให้นึกภาพเหตุผลของการทำงานที่ช้าของ sat / smt solver (หรือในอีกวิธีหนึ่งที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจว่าส่วนใดของปัญหาคือการให้และ SMT แก้ปัญหา)
bennofs
โดยการใช้ไซต์ของเรา หมายความว่าคุณได้อ่านและทำความเข้าใจนโยบายคุกกี้และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเราแล้ว
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.