Optimization z3最小化和超时

我尝试使用z3解算器解决最小化问题。我试图获得一个超时，并返回到目前为止最好的解决方案。我使用PythonAPI和超时选项“smt.timeout”

这实际上会在大约1秒后超时。但是，较大的超时不能提供较小的目标。最后，我又开始了长篇大论

set_option("verbose", 2)

我认为z3会依次评估我目标的较大值，直到问题可以满足：

(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：

• 相反，我是否可以告诉z3从上限开始，然后依次返回目标函数值较小的模型（就像minizin注释

  indomain_max

  ）
• 看起来解算器仍然返回了我的问题的一个令人满意的实例。怎么找到的？如果它试图依次计算我的目标的较大值，那么当超时发生时，它不应该找到一个可满足的实例

编辑：在opt.maxres日志中，上限从不缩小

作为记录，我在这里的源代码中找到了对选项更详细的描述

---

编辑抱歉打扰了，我最近又一次陷入了这一困境。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

方法才能得到上界，而模型仍然不是对应于这个上界的模型。我已经能够添加它作为一个新的约束，并调用一个解算器（没有优化，只是SAT），但这可能不是最好的主意。通过阅读，我觉得应该在解算器超时后调用

Optimize.update\u upper

，但是python接口没有这样的方法（？）。至少我现在可以得到上界和相应的模型（以不必要的计算为代价）。

Z3找到硬约束的解决方案，并记录目标和软约束的当前值。如果您请求模型，则返回找到的最后一个模型（具有迄今为止目标最佳值的最后一个模型）。maxres策略主要改进软约束的下界（例如，任何解决方案的成本必须至少为xx），并尽可能改进上界（可选解决方案的成本最多为yy）。下限除了缩小可能的最佳值范围之外，不会告诉你太多。当您超时时，上限可用。 您可以尝试其他策略之一，例如称为“wmax”的策略 执行分支和修剪。通常，maxres的性能明显更好，但您可能在使用wmax改进上界方面有更好的经验（取决于问题）

---

我没有一个模式，你可以得到一个模型流。这在原则上是可能的，但需要一些（非琐碎的）重组。对于帕累托前沿，您可以进行连续调用来优化。check（）可以获得连续前沿

谢谢你的回答，我不能编辑，但你的意思可能是最佳的，而不是可选的。我不知道如何使用wmax策略而不是maxres策略。我尝试了

set_选项（“opt.maxres.wmax”，True）

，但我没有看到任何显著的变化（opt.maxres日志是相同的）。因此我设法更改了模型，然后使用

optsmt

，根据日志可以找到更好的上限。但是，当超时时，返回的模型不是目前为止具有最佳值的模型（目标值不同于我可以使用

objective.upper

）访问的模型）。你知道我如何得到相应的模型吗？这里使用C++ API的问题是：

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