ちょっと前に「Answer Set Programming」というのが使えそうだと思ったのだが、記述表現がよくわからなく停滞していたが、同じようなことをが「Z3Py」を使うとPythonで書けるということで、例題を通じて理解を深めた。

SMTソルバー Z3Pyとは

Z3は、Microsoft Researchで開発された高性能の定理証明器（theorem prover）です。
https://ericpony.github.io/z3py-tutorial/guide-examples.htm
SMT は背景理論付き充足可能性問題（Satisfiability Modulo Theories）の略語です。命題論理よりも表現能の高い論理体系で記述さた背景理論を、SAT技法で効果的に取り扱うことを目的とした技術だそうです。（条件を書くと、それが解けるか解けないかを判定してくれるもの、と理解していますorz）

例題

コイン問題（制約充足問題）
コイン問題２
部分和問題
魔法陣
グラフ彩色問題
数独
ビンパッキング問題
ナップサック問題
制約最適化問題
エイト・クイーン問題
ハノイの塔
巡回セールスマン問題

まとめ

例題を通して、使い方は理解できたと思う。
当然、「論理学」にも使えると思うので、そちら側でどのように使えるか見てみようと思う。
しかし、これを何に使うかがピンと来ていないのが、自分の駄目さ加減に嫌気がさす。

参考

Z3: Theorem Prover
Coprisによる制約プログラミング入門