Question

我使用Z3Py构建大型公式（〜1500个Bool变量，约90k个断言），而我目前正在使用Solver.add来添加断言，这些断言大多很小（例如，对2个变量的影响）。

我的代码看起来像这样，大约有10个外部for循环。循环嵌套深度从2到6不等。

s = Solver()

for i in range(A):
  for j in range(B):
    ...
      s.add(Implies(vars[i,j,...], vars[k,l,...]))

问题在于，构建求解器大约需要11秒钟（使用__debug__ == False），而找到解决方案则只需要8秒钟。

分析表明，Z3_sort_to_ast，z3code.Elementaries.Check（由前者调用）和其他似乎至少可以内联的方法（如果不能以某种方式消除）花费了大量时间。 / p>

如何优化Z3 Solver的创建？也许有一个更底层的内部接口可以加快速度？

Answer 1

我看到3个选项：

如果与Z3的交互作用很小（解决并获得模型），则SMT-LIB可能是最佳选择。

如果要使用C语言重写python代码非常复杂，请尝试pySMT。我们与Z3集成的方式将跳过高级API，并直接调用在python级别公开的底层C函数。 pySMT本身会产生开销，但通常会得到回报。您可以在[1]中找到一些有关我们如何做的想法。