Optimization Z3优化中的最大努力（最大|最小）最小化

我对Z3给我一个模型感兴趣，同时，如果它试图将目标函数作为一种启发式考虑，我会很高兴，但我不想为找到实际（最大|最小）imum而付出性能代价

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这在Z3中是可能的吗？

这在Z3中已经是可能的，具有软超时，请参见以下答案：

实现目标的方法是使用增量求解：

• 坚持你所有的硬约束。（即需要满足的要求）
• 执行

  检查sat

  并获取模型
• 断言所有“优化”约束
• 使用软超时，如下所述：

在最后一步中，您可以调整您希望等待的时间，即您愿意支付的罚金

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相关说明：您可能还希望使用软约束，解算器可以选择性地“满足”软约束，如果不满足软约束，将受到惩罚。也许这更适合您的用例。请参见此处的操作方法：

Uuh，我站在正确的位置！我也会试试这个功能，谢谢。如何使用smtlib语法设置软超时？我不明白你为什么只提到assert-soft，它不符合标准目标吗？@PatrickTrentin完全正确；我认为它也应该与常规约束一起工作。请参阅我编辑的答案。