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我有一个 MIP,我几乎可以肯定地知道它的解决方案。我想用 gurobi 来证明真正的解决方案(即使它不是我提供的)与我给出的解决方案的偏差不应超过 0.5%。我相信简单地保持切割而不分枝可能会节省更多时间。你知道我可以在 gurobi 中简单地进行切割而不分支的方法吗?这是代码性能:
将参数 LogFile 的值更改为 上一个:gurobi.log 默认值:将参数 MIPFocus 的值更改为 3 上一个:0 最小值:0 最大值:3 默认值:0将参数 Cuts 的值更改为 3 上一个:-1 最小值:-1 最大值:3 默认值:-1优化具有 1794 行、673 列和 4180 个非零值的模型找到启发式解决方案:目标 -22.8549Presolve去掉了18行17列预解析时间:0.01s预求解:1776 行,656 列,4464 个非零值
加载的 MIP 从目标 -342.641 开始
变量类型:592个连续型,64个整数(64个二进制)预求解:1776 行,656 列,4464 个非零值
根松弛:目标-6.775689e+02,迭代682次,0.02秒
Nodes | Current Node | Objective Bounds | Work
Expl Unexpl | Obj Depth IntInf | Incumbent BestBd Gap | It/Node Time
0 0 -677.56892 0 64 -342.64109 -677.56892 97.7% - 0s
0 0 -666.45290 0 72 -342.64109 -666.45290 94.5% - 0s
0 0 -658.68050 0 72 -342.64109 -658.68050 92.2% - 1s
0 0 -540.92023 0 72 -342.64109 -540.92023 57.9% - 3s
0 0 -503.36031 0 72 -342.64109 -503.36031 46.9% - 4s
0 0 -485.13025 0 72 -342.64109 -485.13025 41.6% - 6s
0 0 -472.73790 0 72 -342.64109 -472.73790 38.0% - 8s
0 0 -461.23185 0 72 -342.64109 -461.23185 34.6% - 9s
0 0 -453.99476 0 72 -342.64109 -453.99476 32.5% - 10s
0 0 -452.23014 0 72 -342.64109 -452.23014 32.0% - 10s
0 3 -452.23014 0 72 -342.64109 -452.23014 32.0% - 11s
642 586 -397.07656 12 54 -342.64109 -429.76289 25.4% 120 15s
1425 1290 -397.34606 11 60 -342.64109 -422.53417 23.3% 114 20s
1716 1553 -382.83438 18 72 -342.64109 -420.42709 22.7% 111 25s
1727 1560 -376.17473 16 72 -342.64109 -420.42709 22.7% 110 30s
1733 1564 -410.28764 10 72 -342.64109 -420.42709 22.7% 110 35s
1744 1571 -382.83438 18 72 -342.64109 -420.42709 22.7% 109 40s
1750 1577 -412.59771 12 69 -342.64109 -416.84728 21.7% 113 45s
1817 1602 -380.32997 19 60 -342.64109 -404.73090 18.1% 120 50s
2618 2045 -375.99924 18 62 -342.64109 -391.32863 14.2% 126 55s
3159 2315 -369.40052 22 59 -342.64109 -386.33088 12.8% 127 60s
3808 2595 -362.27693 20 60 -342.64109 -382.29310 11.6% 127 65s
4503 2903 -350.90325 24 54 -342.64109 -379.52932 10.8% 126 71s
4895 3078 -349.90847 23 55 -342.64109 -378.33598 10.4% 126 78s
5339 3242 -363.26836 21 59 -342.64109 -376.77299 10.0% 126 80s
....
最佳答案
为了避免在 Gurobi (Cplex) 中出现分支,您可以将参数 NodeLimit (Cplex 中的 NodLim) 设置为 1。要完成您最终想要的,只需验证您的解决方案在 0.5% 或最优范围内,您可以加载已知的作为一种解决方案(mip 开始,正如你已经在做的那样)设置 MIPFocus参数设置为 3(移动边界)并将 MIPGap 参数设置为 0.005,这将使 Gurobi(cplex)在找到所需条件时停止。
如果您确信您的解决方案比求解器找到的任何解决方案都要好,那么您也可以关闭启发式算法,使用 Heuristics范围。 Gurobi 通常会花费大约 5% 的时间来寻找更好的解决方案,除非它找到的任何解决方案比您提供的现有解决方案更好,否则这将无济于事。在 Cplex 中,参数为 HeurFreq ,您将其设置为 -1 以关闭。
您可能还会打开可以改善边界的预求解,尤其是在根处。尝试调出 Presolve到 2,PreDual到 2。还有一个 Symmetry在根部进行额外缩减的参数。通常默认设置是最好的,但在您的情况下,它们可能至少值得尝试。
仅对于 CPLEX,有一个 Probing参数,您可以将其设置为 3。这通常会减慢求解时间,但也可能会改善根部的边界。
关于optimization - 在 MIP 求解器 (Gurobi) 中保持切割而不分支,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/24829588/
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