我想在另一个模型中使用模型的输出（在我的情况下是sat和不饱和）。这里，模型是对一组逻辑公式（在这种情况下为Z3表达式）中涉及的常量的令人满意的赋值。我的目标可简要解释如下。
我的问题可以详细描述如下：我有一个问题P，一组逻辑公式（表达式）对应于一些约束（C）。在表达式中，一个（例如，Ai> 0）是我的目标。如果所有约束都是可满足的，则执行模型/形式化P返回sat。注意，Ai = 0始终是可能的。 现在，我想找到一组特定变量的赋值对应于确保Ai＆gt;的约束（C）。 0（对于任何i）是不可能的。 目前，我正在通过编写一个程序（在C＃中）来解决这个问题，该程序开发了一个基于DFS的约束搜索算法（即约束值）并执行P以在“push / pop”的帮助下查看结果是否为false ”。虽然我试图让搜索更好，但它对我帮助不大。对于大问题，这是非常低效的。如果我能用P创建另一个SMT程序（模型）来搜索这样一个可满足的集合，那就太好了。
问题P的当前形式化（原始问题的短SMT LIB 2版本）如下：
(declare-fun th1 () Real)
(declare-fun th2 () Real)
(declare-fun th3 () Real)
(declare-fun th4 () Real)
(declare-fun th5 () Real)
(declare-fun l1 () Real)
(declare-fun l2 () Real)
(declare-fun l3 () Real)
(declare-fun l4 () Real)
(declare-fun l5 () Real)
(declare-fun l6 () Real)
(declare-fun l7 () Real)
(declare-fun p1 () Real)
(declare-fun p2 () Real)
(declare-fun p3 () Real)
(declare-fun p4 () Real)
(declare-fun p5 () Real)
(declare-fun sl1 () Int)
(declare-fun sl2 () Int)
(declare-fun sl3 () Int)
(declare-fun sl4 () Int)
(declare-fun sl5 () Int)
(declare-fun sl6 () Int)
(declare-fun sl7 () Int)
(declare-fun sp1 () Int)
(declare-fun sp2 () Int)
(declare-fun sp3 () Int)
(declare-fun sp4 () Int)
(declare-fun sp5 () Int)
(declare-fun a1 () Int)
(declare-fun a2 () Int)
(declare-fun a3 () Int)
(declare-fun a4 () Int)
(declare-fun a5 () Int)
(declare-fun na () Int)
(declare-fun ns () Int)
(declare-fun attack () Bool)
;;;; System
(assert (and (= l1 (* (- th2 th1) 17.0))
(= l2 (* (- th5 th1) 4.5))
(= l3 (* (- th3 th2) 5.05))
(= l4 (* (- th4 th2) 5.65))
(= l5 (* (- th5 th2) 5.75))
(= l6 (* (- th4 th3) 5.85))
(= l7 (* (- th5 th4) 23.75))
(= p1 (+ l1 l2))
(= p2 (+ l1 l3 l4 l5))
(= p3 (+ l3 l6))
(= p4 (+ l4 l6 l7))
(= p5 (+ l2 l5 l7))
)
)
;;;; Secured measurements
(assert (and (or (= sl1 0) (= sl1 1))
(or (= sl2 0) (= sl2 1))
(or (= sl3 0) (= sl3 1))
(or (= sl4 0) (= sl4 1))
(or (= sl5 0) (= sl5 1))
(or (= sl6 0) (= sl6 1))
(or (= sl7 0) (= sl7 1))
(or (= sp1 0) (= sp1 1))
(or (= sp2 0) (= sp2 1))
(or (= sp3 0) (= sp3 1))
(or (= sp4 0) (= sp4 1))
(or (= sp5 0) (= sp5 1))
)
)
(assert (and (=> (not (= l1 0.0)) (= sl1 0))
(=> (not (= l2 0.0)) (= sl2 0))
(=> (not (= l3 0.0)) (= sl3 0))
(=> (not (= l4 0.0)) (= sl4 0))
(=> (not (= l5 0.0)) (= sl5 0))
(=> (not (= l6 0.0)) (= sl6 0))
(=> (not (= l7 0.0)) (= sl7 0))
(=> (not (= p1 0.0)) (= sp1 0))
(=> (not (= p2 0.0)) (= sp2 0))
(=> (not (= p3 0.0)) (= sp3 0))
(=> (not (= p4 0.0)) (= sp4 0))
(=> (not (= p5 0.0)) (= sp5 0))
)
)
(assert (and (= sl1 1) (= sl2 1)))
;;;; Attacks
(assert (and (or (= a1 0) (= a1 1))
(or (= a2 0) (= a2 1))
(or (= a3 0) (= a3 1))
(or (= a4 0) (= a4 1))
(or (= a5 0) (= a5 1))
)
)
(assert (and
(= (not (= th1 0.0)) (= a1 1))
(= (not (= th2 0.0)) (= a2 1))
(= (not (= th3 0.0)) (= a3 1))
(= (not (= th4 0.0)) (= a4 1))
(= (not (= th5 0.0)) (= a5 1))
)
)
(assert (= th1 0.0)) // Base condition
(assert (= na (+ a1 a2 a3 a4 a5)))
(assert (=> attack (> na 1)))
;;;; Check for satisfiable model
(assert attack)
(check-sat)
(get-model)
(exit)
我想综合安全性测量（即找到'sl'和'sp'术语的赋值），以便在给定约束的情况下不存在攻击（即，na将为0），例如，如下： / p>
(assert (= ns (+ sl1 sl2 sl3 sl4 sl5 sl6 sl7 sp1 sp2 sp3 sp4 sp5)))
(assert (<= ns 4))
在这种情况下，将声明断言（即'（断言（和（= sl1 1）（= sl2 1）））'）。目前，我开发了一个C＃程序，它接受'sl'和'sp'的赋值，断言它们（assert（和（= sl1 1）（= sl2 1）...））'，然后执行给定的程序看看是否有任何可能的攻击。当程序返回不满时我就完成了（即，na> 1是不可能的）。有没有办法只使用SMT（Z3）解决问题？
答案 0 :(得分：3)
感谢您清理问题。如果我已经理解了事情，您可以使用Z3搜索sli和spj值，但是您不能仅使用SMT-LIB执行此操作，您需要使用API。我们的想法是使用一张坐标检查中的模型（满足作业）作为未来检查中的约束，详见下面的答案：
Z3: finding all satisfying models
(Z3Py) checking all solutions for equation
以下是您在Python API中编码的示例（z3py链接：http://rise4fun.com/Z3Py/KHzm）：
s = Solver()
th1, th2, th3, th4, th5 = Reals('th1 th2 th3 th4 th5')
th = { 'th1' : th1, 'th2' : th2, 'th3' : th3, 'th4' : th4, 'th5' : th5}
l1, l2, l3, l4, l5, l6, l7 = Reals('l1 l2 l3 l4 l5 l6 l7')
l = { 'l1' : l1, 'l2' : l2, 'l3' : l3, 'l4' : l4, 'l5' : l5, 'l6' : l6, 'l7' : l7 }
p1, p2, p3, p4, p5 = Reals('p1 p2 p3 p4 p5')
p = { 'p1' : p1, 'p2' : p2, 'p3' : p3, 'p4' : p4, 'p5' : p5 }
sl1, sl2, sl3, sl4, sl5, sl6, sl7 = Ints('sl1 sl2 sl3 sl4 sl5 sl6 sl7')
sl = { 'sl1' : sl1, 'sl2' : sl2, 'sl3' : sl3, 'sl4' : sl4, 'sl5' : sl5, 'sl6' : sl6, 'sl7' : sl7 }
sp1, sp2, sp3, sp4, sp5 = Ints('sp1 sp2 sp3 sp4 sp5')
sp = { 'sp1' : sp1, 'sp2' : sp2, 'sp3' : sp3, 'sp4' : sp4, 'sp5' : sp5 }
a1, a2, a3, a4, a5 = Ints('a1 a2 a3 a4 a5')
a = { 'a1' : a1, 'a2' : a2, 'a3' : a3, 'a4' : a4, 'a5' : a5 }
na, ns = Ints('na ns')
attack = Bool('attack')
n = { 'na' : na, 'ns' : ns, 'attack' : attack}
dict_decl = dict(th.items() + l.items() + p.items() + sl.items() + sp.items() + a.items() + n.items() )
assertions = []
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (= l1 (* (- th2 th1) 17.0)) (= l2 (* (- th5 th1) 4.5)) (= l3 (* (- th3 th2) 5.05)) (= l4 (* (- th4 th2) 5.65)) (= l5 (* (- th5 th2) 5.75)) (= l6 (* (- th4 th3) 5.85)) (= l7 (* (- th5 th4) 23.75)) (= p1 (+ l1 l2)) (= p2 (+ l1 l3 l4 l5)) (= p3 (+ l3 l6)) (= p4 (+ l4 l6 l7)) (= p5 (+ l2 l5 l7))))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (or (= sl1 0) (= sl1 1)) (or (= sl2 0) (= sl2 1)) (or (= sl3 0) (= sl3 1)) (or (= sl4 0) (= sl4 1)) (or (= sl5 0) (= sl5 1)) (or (= sl6 0) (= sl6 1)) (or (= sl7 0) (= sl7 1)) (or (= sp1 0) (= sp1 1)) (or (= sp2 0) (= sp2 1)) (or (= sp3 0) (= sp3 1)) (or (= sp4 0) (= sp4 1)) (or (= sp5 0) (= sp5 1)) ))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (=> (not (= l1 0.0)) (= sl1 0)) (=> (not (= l2 0.0)) (= sl2 0)) (=> (not (= l3 0.0)) (= sl3 0)) (=> (not (= l4 0.0)) (= sl4 0)) (=> (not (= l5 0.0)) (= sl5 0)) (=> (not (= l6 0.0)) (= sl6 0)) (=> (not (= l7 0.0)) (= sl7 0)) (=> (not (= p1 0.0)) (= sp1 0)) (=> (not (= p2 0.0)) (= sp2 0)) (=> (not (= p3 0.0)) (= sp3 0)) (=> (not (= p4 0.0)) (= sp4 0)) (=> (not (= p5 0.0)) (= sp5 0)) ))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (= sl1 1) (= sl2 1)))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (or (= a1 0) (= a1 1))(or (= a2 0) (= a2 1))(or (= a3 0) (= a3 1))(or (= a4 0) (= a4 1))(or (= a5 0) (= a5 1)) ))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (= (not (= th1 0.0)) (= a1 1))(= (not (= th2 0.0)) (= a2 1))(= (not (= th3 0.0)) (= a3 1))(= (not (= th4 0.0)) (= a4 1))(= (not (= th5 0.0)) (= a5 1)) ))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (= ns (+ sl1 sl2 sl3 sl4 sl5 sl6 sl7 sp1 sp2 sp3 sp4 sp5)))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (<= ns 4))', decls=dict_decl))
#assertions.append(parse_smt2_string('(assert (and (= sl1 1) (= sl2 1)))', decls=dict_decl)) # commented as suggested
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (= th1 0.0))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (= na (+ a1 a2 a3 a4 a5)))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert (=> attack (> na 1)))', decls=dict_decl))
assertions.append(parse_smt2_string('(assert attack)', decls=dict_decl))
print assertions
s.add(assertions)
synthesized = []
iters = 0
while s.check() == sat:
print "Iteration " + str(iters)
print s.model()
avoid = []
# key step: add constraint to prevent any values assigned (if possible) to constants from being equal to their satisfying assignments (models) in this sat iteration
for sli in sl.values():
avoid.append(sli != s.model()[sli])
for spi in sp.values():
avoid.append(spi != s.model()[spi])
s.add(Or(avoid))
# end key step
synthesized.append(avoid)
print avoid
iters = iters + 1
# unless you know how to guarantee termination (e.g., there is a constraint ensuring the slis and spis take values in finite sets)
if iters >= 1000:
break
print "Done"
print synthesized # all the constraints
对所有常量和数字表示道歉，我刚刚使用了SMT-LIB脚本的最快翻译，但它最终变得相当麻烦，我会在任何地方使用迭代器。这会对sli和spj常量产生以下约束：
[[sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 1, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 1, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 1, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 1, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 1, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 1, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 1, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 1, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 1, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 1, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 1, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 1, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 1, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 1, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 1, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 1, sl6 ≠ 1, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 1, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 1, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 1, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 0, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 1, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 0, sp2 ≠ 1, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0], [sl4 ≠ 0, sl5 ≠ 0, sl6 ≠ 0, sl7 ≠ 0, sl1 ≠ 1, sl2 ≠ 1, sl3 ≠ 0, sp1 ≠ 1, sp2 ≠ 1, sp3 ≠ 0, sp4 ≠ 0, sp5 ≠ 0]]
答案 1 :(得分：2)
如果我理解正确，那么您正在寻找（通用）量化。请原谅我的伪表示法，但是你不是在寻找对以下自由变量（config_params）的令人满意的作业吗？
config_constraints(config_params) -> forall attack_params: not attack_constraints(attack_params, config_params)
其中()表示法仅表示约束所依赖的变量（集合）。我很确定.Net API支持量词，就像它们在Java API中一样。