Pysat:SAT teknologi i Python
‍Copyright  © 2018-2021 Alexey Ignatiev, Joao Marques-Silva, Antonio Morgado, licensieras under MIT.

PySAT är en uppsättning verktyg i Python (2.7, 3.4+) som syftar till att ge ett enkelt och sammanhängande gränssnitt till ett antal ”state of the art” Booleska satisfierbarhets (SAT) -lösare och även till ett antal kodningar av kardinalitetsvillkor och så kallade pseudo-Booleska villkor.

Syftet med PySAT är att ge forskare som arbetar med SAT och dess tillämpningar och generaliseringar tillgång till SAT-orakel i Pythonmiljön för att utforska kraften hos några moderna implementationer av SAT-lösare på låg nivå.

Mathematical Insights into Algorithms for Optimization (MIAO)
‍MIAO är ett samarbete mellan de datavetenskapliga institutionerna vid Lunds ochKöpenhamns universitet.

MIAO-forskargruppen bedriver djupt teoretisk, matematisk forskning om grunderna för effektiva beräkningar men forskar även kring utformningen av toppmoderna tillämpade algoritmer som är avsedda att vara effektiva i praktiken.

Mycket av gruppens aktiviteter kretsar kring kraftfulla algoritmiska paradigmer som till exempel Boolsk satisfierbarhets (SAT) -lösning, Gröbnerbasberäkningar, heltalsprogrammering, constraint-programmering och så kallad semidefinierad programmering.

Varp: Ett bibliotek för satslogik.
‍Copyright © 2021 Tony Rogvall, licensieras under MIT.

Varp är ett språk och en verktygsuppsättning för att uttrycka och manipulera satslogiska formler utökade med kvantifierare över ändliga domäner, kardinalitetskvantifikatorer och en del ändlig binär aritmetik. Varp innehåller också ett Pythonbibliotet med funktioner som används för att skapa SAT-lösare implementerade på låg nivå.