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python - 线性规划目标函数的微小差异使程序极慢

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-04 07:29:53 25 4
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我正在使用 Google 的 OR Tool SCIP(解决约束整数程序)求解器来解决使用 Python 的混合整数规划问题。该问题是标准调度问题的一个变体,其中存在限制条件,即每个 worker 每天最多工作一次,并且每个类次只能由一个 worker 负责。问题建模如下:
Mixed Integer Programming Model
其中 n 代表 worker ,d 代表一天,i 代表某一天的具体类次。
当我改变我想要最小化的目标函数时,问题就出现了
Fast Objective Function
到:
Slow Objective Function
在第一种情况下,可在 5 秒内找到最佳解决方案。第二种情况,运行20分钟后,仍然没有达到最优解。为什么会发生这种情况的任何想法?
如何在不影响性能的情况下更改目标函数?
以下是目标函数中使用的变量层和接受度采用的值的示例。
Sample data for tier and acceptance of the objective function

最佳答案

您应该询问 SCIP 团队。
您是否尝试过使用 8 个线程的 SAT 后端?

关于python - 线性规划目标函数的微小差异使程序极慢,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/68005013/

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