基于复杂性分析的选择圆柱代数分解变量顺序的新启发式方法
摘要：变量排序对于圆柱代数分解（CAD）算法的效率甚至可解性至关重要。我们提出了受CAD的复杂性分析启发的新启发式方法来选择变量排序。通过对SMT-LIB基准进行实验，使用现有性能指标和我们提出的针对该问题的新指标，对这些启发式方法进行了评估。其中最好的新启发式方法选择的排序导致的平均计时比虚拟最佳计时慢17％：相比之前的最新研究，这是一个改进，前者的计时要慢25％。
作者：Tereso del R''io and Matthew England
论文ID：2206.13480
分类：Symbolic Computation
分类简称：cs.SC
提交时间：2022-08-29