Question

我目前正在玩Z3的最大化API（opt分支），我偶然发现了以下错误：

每当我给它任何无限制的问题时，它只会返回OPT并在结果模型中给出零（例如，在模型没有约束的情况下最大化Real（＆＃39; x＆＃39;）。）

Python示例：

from z3 import *

context = main_ctx()
x = Real('x')
optimize_context = Z3_mk_optimize(context.ctx)
Z3_optimize_assert(context.ctx, optimize_context, (x >= 0).ast)

Z3_optimize_maximize(context.ctx, optimize_context, x.ast)
out = Z3_optimize_check(context.ctx, optimize_context)
print out

我认为out的值为1（OPT），而它似乎应该是-1。

Answer 1

感谢你试用这个实验分支。这些天开发仍然很多，但大多数功能都相当稳定，欢迎您试用它们。

回答你的问题。有一种使用Z3优化功能的本地方法。为了解释你的例子，这里有相关内容：

from z3 import *

x = Real('x')
opt = Optimize()
opt.add(x >= 0)
h = opt.maximize(x)
print opt.check()
print opt.upper(h) 
print opt.model()

运行时，您将看到以下输出：

sat
oo
[x = 0]

第一行表示断言是可以满足的。第二行在满足性调用下打印句柄“h”的值。

句柄的值包含一个表达式，该表达式满足对opt.maximize / opt.minimize调用声明的最大化/最小化条件。在这种情况下，表达式是“oo”。这有点像“黑客”，因为你可能会猜到“oo”意味着无限。如果您将此值解释回Z3，则不会获得无穷大。（我在这里限制使用Z3，我们不公开非标准数字，Z3的另一部分包括非标准数字，但这是另一个故事）。

请注意，opt.maximize调用返回句柄“h”，后来用于查询什么是最佳值。最后一行是满足约束的一些模型。当目标有界时，模型将是什么你期望，但在这种情况下，目标是无限的。没有有限的最佳价值。

请尝试例如：

x = Real('x')
opt = Optimize()
opt.add(x >= 0)
opt.add(x <= 10)
h = opt.maximize(x)
print opt.check()
print opt.upper(h) 
print opt.model()

这次你得到一个设置x = 10的模型，这也是最大值。

您也可以尝试：

x = Real('x')
opt = Optimize()
opt.add(x >= 0)
opt.add(x < 10)
h = opt.maximize(x)
print opt.check()
print opt.upper(h) 
print opt.model()

输出现在是：

sat
10 + -1*epsilon
[x = 9]

epsilon是指非标准数字（无穷小）。你可以任意设置它。同样，模型仅使用标准数字，因此它会选择一些数字，在本例中为9。

Z3最大化API：可能的错误？

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