Kiến trúc của Z3 đóng góp đáng kể vào hiệu quả của nó trong việc giải quyết các vấn đề lý thuyết về mô đun thỏa mãn (SMT) thông qua một số thành phần và kỹ thuật chính:
1. Các thuật toán chuyên dụng cho các lý thuyết nền: Z3 sử dụng các thuật toán chuyên dụng để xử lý các lý thuyết nền khác nhau như số học, vectơ bit, mảng và các hàm không được giải thích. Các thuật toán này được tối ưu hóa để giải quyết hiệu quả các vấn đề trong mỗi lý thuyết, cho phép Z3 giải quyết các công thức phức tạp liên quan đến nhiều lý thuyết một cách hiệu quả [1] [5].
2. Giải quyết gia tăng: Z3 hỗ trợ hai chế độ giải quyết gia tăng: dựa trên ngăn xếp và dựa trên giả định. Chế độ dựa trên ngăn xếp sử dụng `push ()` và `pop ()` Để quản lý bối cảnh cục bộ, cho phép các xác nhận được thêm và loại bỏ hiệu quả. Cách tiếp cận này giúp quản lý bộ nhớ và bổ đề có nguồn gốc trong quá trình giải quyết. Chế độ dựa trên giả định sử dụng các nghĩa đen bổ sung để trích xuất các lõi không thỏa mãn và duy trì tính tăng cục bộ mà không cần loại bỏ các bổ đề hữu ích [2].
3. Kết hợp các bộ giải: Z3 tích hợp các bộ giải khác nhau để xử lý các công thức phức tạp liên quan đến nhiều lý thuyết. Sự tích hợp này cho phép nó tận dụng các điểm mạnh của mỗi người giải, nâng cao hiệu quả tổng thể của nó trong việc giải quyết các vấn đề SMT đa dạng [5].
4. Kỹ thuật giải quyết SAT: Z3 tận dụng các kỹ thuật từ giải quyết độ thỏa mãn Boolean (SAT) để xử lý logic mệnh đề một cách hiệu quả. Điều này bao gồm sử dụng các bộ giải SAT làm thành phần cốt lõi để xử lý phần mệnh đề của các vấn đề SMT [5].
5. Khả năng tối ưu hóa: Mô -đun tối ưu hóa của Z3, îz, mở rộng khả năng của nó để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa trên các công thức SMT. Điều này bao gồm hỗ trợ cho tối ưu hóa tuyến tính, MAXSMT và các kết hợp của chúng, làm cho nó linh hoạt cho các ứng dụng yêu cầu cả các ràng buộc logic và mục tiêu tối ưu hóa [4].
6. Quản lý song song và quản lý bộ nhớ: Trong khi phiên bản tuần tự của Z3 sử dụng Trình quản lý bộ nhớ toàn cầu, các phiên bản song song sử dụng Trình quản lý bộ nhớ không khóa để giảm chi phí. Cách tiếp cận này cho phép song song hóa hiệu quả bằng cách giảm thiểu tắc nghẽn phân bổ bộ nhớ [3].
Nhìn chung, kiến trúc của Z3 được thiết kế để xử lý hiệu quả một loạt các vấn đề SMT bằng cách kết hợp các thuật toán chuyên dụng, kỹ thuật giải quyết gia tăng và khả năng tối ưu hóa, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ trong các lĩnh vực khác nhau như xác minh chính thức, kiểm tra phần mềm và trí thông minh nhân tạo.
Trích dẫn:[1] https://theory.stanford.edu/~nikolaj/programmingz3.html
[2] https://stackoverflow.com/questions/16422018/how-incremental-solving-works-in-z3
[3] https://leodemoura.github.io/files/parallel_z3.pdf
[4] https://orbit.dtu.dk/files/110977246/Bj_rner_Phan_Fleckenstein_Unknown_Z_An_Optimizing_SMT_Solver_1.pdf
[5] https://www.irjmets.com/uploadedfiles/paper/issue_11_november_2024/63240/final/fin_irjmets1731070612.pdf
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/Satisfiability_modulo_theories
[7] https://stackoverflow.com/questions/42371139/how-to-analyse-z3-performance-issues
[8] https://cs.uiowa.edu/~ajreynol/fmsd16.pdf