SMT를 사용한 LinkedIn 퀸 문제 해결: SAT보다 쉽다!

이 게시물에서는 추가적인 지역 제약 조건이 있는 고전적인 N-퀸 문제의 변형인 'LinkedIn 퀸' 퍼즐을 SMT 솔버 Z3를 사용하여 해결하는 방법을 자세히 설명합니다. 저자는 정수 변수와 제약 조건을 활용한 SMT에서의 문제 표현이 많은 부울 절을 필요로 하는 동등한 SAT 표현보다 훨씬 더 간단하다는 것을 보여줍니다. SMT 솔버는 Glucose와 같은 고도로 최적화된 SAT 솔버보다 느릴 수 있지만, 인코딩의 용이성 때문에 많은 사람들에게 SMT가 선호됩니다. 이 게시물에는 완벽한 코드와 모델의 정확성을 검증하기 위한 유용한 정상성 확인이 포함되어 있습니다. 이것은 업계가 SAT를 직접 사용하는 대신 SAT로 컴파일하는 도구를 선호하는 이유에 대한 설득력 있는 설명을 제공합니다.