OU Portal
Log In
Welcome
Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
Error:
Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.
{}
Zavřít
Publikační činnost
Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu
*
:
stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště
*
:
Ústav pro výzkum a aplikace fuzzy modelování (94410)
Název
*
:
Efficient Solver Scheduling and Selection for Satisfiability Modulo Theories (SMT) Problems.
Citace :
Mojžíšek, D. a Hůla, J. Efficient Solver Scheduling and Selection for Satisfiability Modulo Theories (SMT) Problems..
In:
ICPRAM 2024: Proceedings of the 13th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2024) 2024-02-24 Itálie.
SCITEPRESS, 2024.
Podnázev :
Rok
*
:
2024
Obor
*
:
Informatika
Počet stran
*
:
10
Strana od
*
:
neuvedeno
Strana do
*
:
neuvedeno
Forma vydání
*
:
Elektronická verze
Kód ISBN
*
:
neuvedeno
Kód ISSN :
Název sborníku
*
:
Proceedings of the 13th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM 2024)
Sborník :
Mezinárodní
Název nakladatele
*
:
SCITEPRESS
Místo vydání
*
:
neuvedeno
Stát vydání :
Sborník vydaný v zahraničí
Název konference :
ICPRAM 2024
Místo konání konference
*
:
Itálie
Datum zahájení konference
*
:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce
*
:
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID :
Klíčová slova anglicky
*
:
Satisfiability Modulo Theories (SMT), Solver Scheduling, Algorithm Selection, Dynamic Scheduling
Popis v původním jazyce
*
:
This paper introduces innovative concepts for improving the process of selecting solvers from a portfolio to tackle Satisfiability Modulo Theories (SMT) problems. We propose a novel solver scheduling approach that significantly enhances solving performance, measured by the PAR-2 metric, on selected benchmarks. Our investigation reveals that, in certain cases, scheduling based on a crude statistical analysis of training data can perform just as well, if not better, than a machine learning predictor. Additionally, we present a dynamic scheduling approach that adapts in real-time, taking into account the changing likelihood of solver success. These findings shed light on the nuanced nature of solver selection and scheduling, providing insights into situations where data-driven methods may not offer clear advantages.
Popis v anglickém jazyce
*
:
Typ zdroje financování výsledku
*
:
Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu
Název projektu
Seznam ohlasů :
Ohlas
R01:
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules