我有一个SMT应用程序（基于Haskell SBV库构建），它使用Z3解决了针对实数逻辑中的单个s变量的一些复杂方程式。在我的情况下，找到解决方案大约需要30秒。
为了加快速度，我增加了一些约束s < 40000，因为我对解决方案有一些估计。我以为这样的约束将缩小搜索空间并使求解器更快地返回结果。但是，这只会使其变慢（实际上，它甚至没有在10分钟内完成）。
问题是：是否可以假设附加约束总是（总是）减慢/加快解决方案的过程，或者没有通用规则，并且总是取决于情况？
我担心即使我的30秒算法也可能包含一些不必要的约束，但这只会减慢过程。
答案 0 :(得分：3)
我认为您无法对此做出任何一般性假设。假设sat / unsat的状态不变，可能会或不会影响求解时间。
平等通常会有所帮助（因为它们可以自由传播），但是对于其他任何事情，这都是所有人的猜测。同样，对于相同的加法运算符，不同的求解器可能表现出不同的行为。
对此进行考虑的一种方法是，底层DPLL（T）算法本质上是一种非常聪明的美化搜索算法。它一直在产生“学习的引理”，希望它会发现与先前已知事实的矛盾。您添加的新“约束”可能会导致它生成大量正确但无关紧要的引理，从而使其陷入深渊，而没有任何有用的结果。 （量化公式通常是这样的：您可以用一百万种不同的方式实例化它们；但是除非找到“正确的”实例化，否则它们所做的一切最终都会污染您的搜索空间。）
至少这是我的经验！