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SAT问题询问是否存在命题逻辑中给定公式的令人满意的真理分配。sat非常棘手[10]，但是现代的SAT求解器，尤其是冲突驱动的子句学习（CDCL）求解器，在从各种应用程序中求解大型公式方面取得了重大进展。在组合问题方面，随机局部搜索（SLS）求解器通常比CDCL更有效。由于SLS和CDCL求解器具有互补的优势，因此一些SAT求解器，例如Kissat [7]和Cryptomin- iSat [16]组合SLS和CDCL技术，SLS方法在塑造现代SAT求解器的能力方面起着关键作用。sls求解器通过翻转单个变量的真实价值直到找到解决方案或超时为止。求解器通常会尝试翻转变量，以最大程度地减少伪造的从句的数量。求解器确定没有可变翻转会根据某些启发式或度量标准导致改进时，它已达到局部最低限度。为了逃避局部最小值，求解器可以进行随机翻转或调整其内部状态，直到改善为止。尽管是逃脱本地最小的算法的有效算法，但动态搜索（DLS）吸引了
tassat：转移和共享SAT⋆
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