用于约束随机化的 Gecode 与 Z3

Question

我正在寻找基于 C++ 的 SystemVerilog 语言的替代品。虽然我怀疑任何东西都可以与 SystemVerilog 约束语言的简单性和灵活性相媲美，但我已经决定使用 Z3 或 Gecode 来完成我正在做的事情，主要是因为它们都在 MIT 许可下。

我要找的是：

支持可变大小的位向量和位向量算术逻辑运算。例如：

bit_vector a<30>;
bit_vector b<30>;
constraint { 
    a == (b << 2);
    a == (b * 2);
    b < a;
}

据我所知，Gecode 的问题在于它不提供开箱即用的位向量。然而，它的编程模型似乎有点简单，而且它确实提供了一种方法来创建自己的变量类型。所以我也许可以围绕 C++ 位集创建某种包装器，类似于 IntVar 包装 32 位整数的方式。但是，这将缺乏执行基于乘法约束的能力，因为 C++ 位集不支持此类操作。

Z3 确实提供开箱即用的位向量，但我不确定它如何处理尝试设置约束，例如 128 位向量。我也不确定如何指定我想要生成各种尽可能满足约束的随机变量。使用 Gecode，由于其文档的详尽程度，它会更加清晰。

一个简单的约束编程模型，接近或类似于SystemVerilog。例如，我只需要键入 (x == y + z) 而不是 EQ(x, y + z) 之类的语言。据我所知，API都提供了这样一个简单的编程模型。
为了产生随机刺激而执行约束随机化的方法。比如，我可以提供一些随机种子，根据约束条件，产生的答案可能与之前的答案不同。类似于 SystemVerilog 随机化调用可能产生新随机结果的方式。 Gecode 似乎支持使用随机种子。 Z3，就不太清楚了
支持加权分布。 Gecode 似乎通过加权集来支持这一点。我想我可以在某些条件和布尔变量之间建立关系，然后为这些变量添加权重。 Z3 似乎更灵活，因为您可以通过优化 class.

目前，我还没有决定，因为 Z3 缺少文档，而 Gecode 缺少开箱即用的变量类型。我想知道是否有人以前有过使用这两种工具来实现 SystemVerilog 功能的经验。我也想听听关于灵活许可下任何其他 API 的建议。

Answer 1

虽然 z3（或任何 SMT 求解器）可以处理所有这些，但很难控制对满意分配的良好抽样。 SMT 求解器经过优化，只为您提供一个模型，它们在您希望如何对解决方案进行采样方面没有太多帮助 space。

顺便说一下，这是 SMT 解决方案中的一个活跃研究领域。这是 6 周前发表的一篇关于这个主题的论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/8894251

所以，如果支持 "good sampling" 是您的主要动机，那么使用 SMT 求解器可能不是最佳选择。如果您的目标是为方便表达的位向量找到令人满意的假设（现在有您可以想象的任何语言的高级 API），那么 z3 将是一个非常好的选择。

从您的描述来看，良好的采样听起来像是主要动机，为此 SMT 求解器可能不是那么好。至少暂时不会。

用于约束随机化的 Gecode 与 Z3

Gecode vs. Z3 for Constrained Randomization

c++

constraints

z3

constraint-programming

gecode