使用大型语言模型提取问题结构以优化SAT局部搜索

本研究解决了现有SAT求解器在局部搜索预处理时未能有效识别问题结构模式的不足。我们提出了一种利用大型语言模型分析Python编码的方法，能够自动识别隐藏的结构模式并生成专门的局部搜索算法，从而提高初始赋值的质量。实验结果表明，所提出的方法在解决时间上显著优于基线预处理系统。