एसएमटी सॉल्वर जैसे कि जेड 3 या बूलेटोर समस्याओं को हल करने के लिए ह्यूरिस्टिक्स के एक जटिल सेट का उपयोग करते हैं। हालांकि, इससे किसी समस्या के लिए ऐसे सॉल्वर के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करना बहुत कठिन हो जाता है। मेरा सवाल इस प्रकार है:
सवाल
क्वांटिफायर-मुक्त बिटवॉटर (QFBV) के सिद्धांत में एक विशिष्ट के लिए एक एसएमटी सॉल्वर के प्रदर्शन में अंतर्दृष्टि को समझने या प्राप्त करने का एक तरीका है?
इसमें कोई विज़ुअलाइज़ेशन टूल भी शामिल है जो यह समझने में मदद करेगा कि सॉल्वर कहाँ "अटक गया" है / प्रगति नहीं करता है।
अनुप्रयोग
अग्रिम में समझें कि एक ही समस्या के विभिन्न एन्कोडिंग सॉल्वर प्रदर्शन को कैसे प्रभावित करते हैं (यहां की कला की स्थिति "बस कुछ अलग एनकोडिंग की कोशिश कर सकते हैं और आशा है कि एक तेज पर्याप्त है", है ना?)
यदि किसी समस्या को समय की कमी के कारण एक एसएमटी सॉल्वर द्वारा हल नहीं किया जा सकता है, तो समस्या को अलग तरीके से व्यक्त करने का एक तरीका ढूंढें ताकि इसे हल किया जा सके।
डोमेन-विशिष्ट समस्या सरलीकरण पर समय बर्बाद करने से बचें जो सॉल्वर प्रदर्शन को प्रभावित नहीं करेगा या यहां तक कि सॉल्वर प्रदर्शन को भी नकारात्मक रूप से प्रभावित करेगा।
मौजूदा अनुसंधान
मैंने इस विषय पर शोध करने की कोशिश की, लेकिन मैं बहुत कुछ नहीं खोज पाया। मुझे अभी तक सैट / एसएमटी सॉल्वर्स के क्षेत्र में ज्यादा अनुभव नहीं है, इसलिए अगर कुछ छूट गया है तो माफी।
SATzilla : मशीन-लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके समस्या से निकाले गए विशेषताओं के आधार पर सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन करने वाले सॉल्वर की भविष्यवाणी करता है।
यह एसएमटी के बजाय केवल सैट के साथ लागू होता है, और सॉल्वर के प्रदर्शन के कारणों की व्याख्या नहीं करता है।
Z3 स्वयंसिद्ध प्रोफाइलर Z3 तात्कालिकता ग्राफ और मिलान छोरों के विश्लेषण का एक दृश्य
ऐसा लगता है कि यह केवल निर्धारित सिद्धांतों पर केंद्रित है।