z3最小化和超时

Question

我尝试使用z3求解器来解决最小化问题。我试图获得超时，并返回到目前为止最好的解决方案。我使用python API和超时选项＆＃34; smt.timeout＆＃34;与

set_option("smt.timeout", 1000) # 1s timeout

这实际上在大约1秒后超时。但是，较大的超时不会提供较小的目标。我最终用

打开了详细程度

set_option("verbose", 2)

我认为z3先后评估了我的目标的较大值，直到问题可以解决：

(opt.maxres [0:6117664])
(opt.maxres [175560:6117664])
(opt.maxres [236460:6117664])
(opt.maxres [297360:6117664])
...
(opt.maxres [940415:6117664])
(opt.maxres [945805:6117664])
...

因此我有两个问题：

• 我可以相反告诉z3从上限开始，并连续返回我的目标函数值较小的模型（就像Minizinc注释indomain_max http://www.minizinc.org/2.0/doc-lib/doc-annotations-search.html）
• 看起来解算器仍然可以返回一个令人满意的问题实例。怎么找到的？如果它试图连续评估我的目标的较大值，那么当超时发生时它不应该找到一个令人满意的实例...

编辑：在opt.maxres日志中，上限永远不会缩小。

为了记录，我在这里找到了对来源中选项的更详细描述opt_params.pyg

编辑抱歉打扰了，我最近再次潜入这里。无论如何，我认为这可能对其他人有用。我发现我实际上必须调用Optimize.upper方法才能获得上限，而模型仍然不是与此上限对应的模型。我已经能够将它添加为新约束，并调用求解器（没有优化，只有SAT），但这可能不是最好的主意。通过阅读this我觉得我应该在求解器超时后调用Optimize.update_upper，但是python接口没有这样的方法（？）。至少我现在可以获得上限和相应的模型（以我猜测的不必要的计算为代价）。

Answer 1

Z3找到硬约束的解决方案，并记录目标和软约束的当前值。如果您要求模型，则会返回找到的最后一个模型（具有目标最远值的最后一个模型）。 maxres策略主要改善软约束的下限（例如，任何解决方案必须具有至少xx的成本）并且只要可能改进上限（可选解决方案具有最多yy的成本）。除了缩小可能的最佳值范围之外，下限不会告诉您太多。超时后，上限可用。 您可以尝试其他策略之一，例如名为“wmax”的策略 执行分支和修剪。通常情况下，maxres确实会更好，但是你可能有更好的经验（取决于问题）和wmax来改善上限。

我没有获得模型流的模式。它原则上是可能的，但它需要一些（非平凡的）重组。对于Pareto前端，您可以对Optimize.check（）进行连续调用以获得连续的前端。