Optimization z3py中的Optimize（）未找到最佳解决方案

我试图使用z3py作为一个优化解算器来最大化从一张纸上切下的长方体的体积。python API提供了Optimize（）对象，但使用它似乎不可靠，给我的解决方案显然不准确

我尝试过使用

h=opt.maximize

，然后使用

opt.upper（h）

以及简单地检查模型，以及在将长方体添加到模型之前和之后定义长方体的体积

v=w*b*l

，以及将目标设置为

w*b*l

，而不是

v

。他们都没有给我任何类似于好的解决方案的东西

从z3导入*
l=真实（“l”）
w=真实（“w”）
b=真实（“b”）
v=实（“v”）
opt=Optimize（）
宽度=63.6
高度=51
选择添加（b+l 0）
选择添加（l>0）
选择添加（v==w*b*l）
选择最大化（w*b*l）
#h=选择最大化（v）
打印（opt.check（））
#打印（可选上部（h））
打印（opt.model（））

产出：

unknown
[w = 1, b = 1, l = 47, v = 47]

---

这绝对不是最大值。将所有值设置为10可以提供更好的解决方案来满足约束。

Z3的优化器不会处理非线性问题。事实上，这正是它打印

unknown

的原因。当您看到调用

check

返回

unknown

时，确切地说：Z3不知道问题是否可满足，更不用说是否找到了最佳解决方案

如果您添加：

print(opt.reason_unknown())

调用

检查
后，您将看到：

(incomplete (theory arithmetic))

在这些情况下，调用
model
将返回在处理问题时获得的一些中间结果
z3
，但决不能保证它是最优的

你的问题是非线性的，因为你在乘变量。（
w
、
b
和
l
）Z3可以解决实上的非线性可满足性问题，但不能解决优化问题。例如，请参见此处：

（请注意，与纯可满足性相比，非线性优化对于REAL来说是一个非常困难的问题。因此，这不仅仅是一个“尚未实现它”的问题。
“您的问题是非线性的，因为您正在乘以变量。（w、b和l。）Z3可以解决实上的非线性可满足性问题，但不能解决优化问题。谢谢你澄清这一点。我假设Z3也可以做非线性（多项式）优化，但它可以做可满足性问题。