Question

我尝试使用位向量来获取模型值中的随机结果，如de Moura here建议的那样，但随后使用Z3Py而不是SMTLIB。我把他的例子翻译成：

from z3 import *
s = Solver()
x = BitVec('x', 16)
set_option('auto_config', False)
set_option('smt.phase_selection',5)
s.add(ULT(x,100))
s.check()
s.model()
s.check()
s.model()

然而，结果似乎总是相同的，即 - 使用s.check（）重复检查不会改变结果。 - 即使重启python交互式shell后，执行结果也是一样的

添加随机种子的更改不会改变结果：set_option（＆＃39; smt.random_seed＆＃39;，123）

有没有人知道为什么不按预期工作？

提前致谢！

Carsten

Answer 1

这种情况太简单了。它基本上由预处理器解决，并且永远不会到达需要选择相位的点，因此随机相位选择无效。 Leo对所引用帖子的回答现在有点过时了，Z3已经改变了，所以它不会立即使用最新的不稳定版本进行复制，因为Z3选择使用不同的求解器。如果我们通过添加（push）命令强制它使用增量求解器，我们仍然可以得到随机行为;这是一个与种子有关的更新示例：

(set-option :auto_config false)
(set-option :smt.phase_selection 5)
(set-option :smt.random_seed 456)
(declare-const x (_ BitVec 16))
(assert (bvult x (_ bv100 16)))
(push)
(check-sat)
(get-model)
;; try again to get a different model
(check-sat)
(get-model)
;; try again to get a different model
(check-sat)
(get-model)

Z3Py：随机结果（阶段选择）不是随机的？

1 个答案: