所以我正在尝试使用z3解决调度问题。我有一组需要完成的工作，以及一组能够完成这些工作的资源。作业是有序的（总顺序），通常使用线性算术方程式（=，<，>）和布尔表达式（例如：job1和job2分配给不同的资源=>它们可以并行运行）来表示问题。
约束本身并不复杂，但是我向求解器抛出的约束数量成千上万，可能会增加10倍。
因此，我遇到的问题之一是Z3似乎不确定如何解决相同的问题（但是在不同的运行过程中）。有时它会在几秒钟内产生结果，但有时却需要时间。然后，我经常要做的是终止当前运行并重新启动，然后再次给我几乎瞬时的结果。 我想知道，使用某些策略/战术是否有助于更一致地将Z3引导到正确的方向？
我正在使用z3py（具有优化功能），当我执行print（len（z3.tactics（）））时，我发现有107种不同的策略。而且，如果我使用print（z3.tactics（））打印这些策略的描述，那将是非常不堪重负的。
有没有人知道一个纸质/网站，基本上可以根据我使用的约束类型提示我使用哪种策略？ （在我的情况下：线性算术和一些没有量词的布尔约束）
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Z3战术文献不多。但是开发人员并没有真正受到指责：基于策略的定理证明固有地与实现的具体细节相关：无论是优秀的旧手动证明器（Isabelle，HOL，Coq等）还是更现代化/自动化的证明器/求解器，例如例如精益/ Z3等。最好的策略是继续应用它们，看看是否可以找到合适的组合。诚然，这不是最有用的建议，但是在这一点上，选择正确的策略比艺术更是一门艺术，而不是科学，并且需要对求解器本身有深入的了解。
话虽如此，这里有一些基本文档：http://www.cs.tau.ac.il/~msagiv/courses/asv/z3py/strategies-examples.htm
如果您要实验并记录您的发现，我相信其他跟随z3的人会发现它有用！