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公开(公告)号：CN119990267A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510151429.9
申请日：2025-02-11
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本申请公开了一种基于机器学习和GPU并行的SMT求解方法及装置，涉及SMT求解技术领域，该方法包括：基于机器学习将待求解的SMT问题构造为待求解的SAT问题；采用GPU加速的并行SAT求解器对SAT问题进行求解，得到求解结果；判断求解结果是否为满足；若为不满足则流程结束；若为满足则根据SAT问题和预设规则构建可微目标函数；采用遗传算法生成优质种群；优质种群中每个个体表示一组可微目标函数的候选解；采用梯度优化方法对候选解进行局部搜索，确定可微目标函数的最优解；通过确定性求解器对最优解进行可满足性验证，输出通过可满足性验证的最优解。本申请提高了SMT求解的效率和准确性。
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