Los solucionadores SMT como Z3 o Boolector utilizan un conjunto complejo de heurísticas para resolver problemas. Sin embargo, esto también hace que sea muy difícil predecir el rendimiento de un solucionador de este tipo para un problema dado. Mi pregunta es así:
Pregunta
¿Hay alguna manera de comprender u obtener información sobre el rendimiento de un solucionador SMT para un específico en la teoría de los vectores de bits libres de cuantificador (QFBV)?
Esto también incluye cualquier herramienta de visualización que ayudaría a comprender dónde está "atascado" el solucionador / no progresa.
Aplicaciones
Comprenda de antemano cómo las diferentes codificaciones del mismo problema afectan el rendimiento del solucionador (el estado del arte aquí no puede ser "solo pruebe algunas codificaciones diferentes y espere que una sea lo suficientemente rápida", ¿verdad?)
Si un solucionador SMT no puede resolver un problema dado debido a limitaciones de tiempo, encuentre una manera de expresar el problema de manera diferente para que pueda resolverse.
Evite perder tiempo en simplificaciones de problemas específicos del dominio que no afectarán en absoluto el rendimiento del solucionador o incluso afectarán negativamente el rendimiento del solucionador.
Investigación existente
Traté de encontrar investigaciones sobre este tema, pero no he podido encontrar mucho. Todavía no tengo mucha experiencia en el campo de los solucionadores SAT / SMT, por lo que me disculpo si me he perdido algo.
SATzilla : predice el mejor solucionador basado en características extraídas del problema utilizando técnicas de aprendizaje automático.
Esto se aplica solo con SAT en lugar de SMT, y no explica los motivos del rendimiento de los solucionadores.
Perfilador de axioma Z3 Una visualización del gráfico de instanciación Z3 y análisis de bucles coincidentes
Parece que esto se centra solo en las teorías cuantificadas.