增量求解如何在Z3中起作用？

Question

我有一个关于Z3如何逐步解决问题的问题。在阅读了一些答案后，我发现了以下内容：

1. 有两种方法可以使用Z3进行增量求解：一种是推/弹（堆栈）模式，另一种是使用假设。 Soft/Hard constraints in Z3。
2. 在堆叠模式下，即使在一个本地“pop”Efficiency of constraint strengthening in SMT solvers之后，z3也会忘记全局（我是对吗？）范围内的所有学习引理LI>
3. 在假设模式中（我不知道名字，这是我想到的名字），z3不会简化一些公式，例如：价值传播。 z3 behaviour changing on request for unsat core

我做了一些比较（欢迎你问一下这些公式，它们太大而无法放在rise4fun上），但这里是我的观察：在一些公式中，包括量词，假设模式更快。在一些包含大量布尔变量（假设变量）的公式中，堆栈模式比假设模式更快。

它们是否针对特定目的实施？增量求解如何在Z3中起作用？

Answer 1

是的，基本上有两种增量模式。

基于堆栈：使用push（），pop（）创建一个遵循堆栈规则的本地上下文。在匹配的pop（）之后删除在push（）下添加的断言。此外，去除了在推动下衍生的任何引理。使用push（）/ pop（）模拟冻结状态并在冻结状态上添加其他约束，然后恢复到冻结状态。它的优点是可以释放在push（）范围内构建的任何额外的内存开销（例如学习的lemmas）。工作假设是，推动下学习的外表不再有用。

基于假设：使用传递给check（）/ check_sat（）的附加假设文字，您可以（1）在假设文字上提取不可满足的核心，（2）获得局部递增性，而无需独立于假设得到的垃圾收集引理。换句话说，如果Z3学习了一个不包含任何假设文字的引理，它就不会垃圾收集它们。要有效地使用假设文字，您还必须将它们添加到公式中。因此，权衡是与假设一起使用的子句包含一些膨胀。例如，如果要在本地假设某个公式（＆lt; = x y），则添加一个子句（=＆gt; p（＆lt; = x y）），并在调用check_sat（）时假设为p。请注意，原始假设是一个单位。 Z3有效地传播单位。使用假设文字的公式，它不再是搜索基础级别的单位。这会产生一些额外的开销。单位成为二元条款，二元条款成为三元条款等。

推送/弹出功能的区别适用于Z3的默认SMT引擎。这是大多数公式将使用的引擎。 Z3包含一些引擎组合。例如，对于纯位传动问题，Z3可能最终使用基于sat的引擎。基于sat的引擎的增量实现与默认引擎不同。这里使用假设文字来实现增量。您在推送范围内添加的任何断言都被声明为暗示（=＆gt; scope_literals公式）。在这样的范围内的check_sat（）将不得不处理假设文字。另一方面，任何不依赖于当前范围的结果（引理）都是在pop（）上收集的 not 垃圾。

在优化模式下，当您声明优化目标，或者在API上使用优化对象时，您还可以调用push / pop。同样有固定点。对于这两个功能，推/弹主要是为了方便用户。没有内部增量。原因是这两种模式使用了非超级增量的大量预处理。