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在Z3中如何增量求解？

我有一个关于如何Z3逐步解决问题的问题。 在阅读了一些答案之后，我发现了以下内容： 有两种方法可以使用Z3进行增量式求解：一种是push / pop（堆栈）模式，另一种是使用假设。 Z3中的软/硬约束 。 在堆栈模式下，即使经过一次本地“popup”，z3也会忘记全局 （ 我是对的？ ）范围内的所有学习引理。SMT解算器中约束强化的效率 在假设模式（我不知道名字，这是我想到的名字），z3不会简化一些公式，例如价值传播。 z3的行为改变对不可核心的要求 我做了一些比较（欢迎您提出公式，它们太大而不能提高），但这里是我的观察结果：在包括量词在内的一些公式中，假设模式更快。 在有很多布尔variables（假设variables）的一些公式中，堆栈模式比假设模式更快。 他们是为了特定目的而实施的吗 在Z3中如何进行增量式求解？

Z3：find所有满意的模型

我试图用微软研究所开发的SMT解算器Z3检索一些一阶理论的所有可能的模型。 这是一个最小的工作示例： (declare-const f Bool) (assert (or (= f true) (= f false))) 在这个命题的情况下，有两个令人满意的分配： f->true和f->false 。 因为Z3（和一般的SMT解算器）只会试图find一个令人满意的模型，所以find所有的解决scheme是不可能的。 在这里，我发现了一个有用的命令(next-sat) ，但是似乎最新版本的Z3不再支持这个命令。 这对我来说有点不幸，总的来说，我认为这个命令是非常有用的。 有没有另外一种方法呢？