optimization - 是否可以创建或访问间隙历史记录

Question

在 Julia JuMP 中，我想知道是否可以访问数组或类似的 GAP 历史记录，即 GAP 改进。

我知道在优化结束时，我可以使用类型为 Model 的 relative_gap(m) 访问最终间隙我想要解决问题过程的改进历史。

例如，它可以是 Float64 的向量，以百分比表示:gaps=[20.2, 16.7, 13.8, 5.1, 0]。在这种情况下，我的问题得到了最优解决，因为最终差距为 0。

最后，我想绘制解决时间函数中的差距改进。那么也许所有的差距值都可以是两个元素的一对，差距和解决这个新差距改进的时间？

也许这在 JuMP 中是不可能的，所以您可以为 Gurobi 回答？

谢谢!

Answer 1

Oscar 在另一篇文章中回答了 Gurobi 回调解决方案 - 参见 Julia JUMP Gurobi MIP - query and store best objective and bound at runtime .

但是，由于 Gurobi 对其 TimeLimit 非常重视并且继续计算的时间很短，因此还有一种更简单的方法(此代码假设 mo 是您的 JuMP Gurobi 模型):

set_optimizer_attribute(mo, "TimeLimit", 2.0)
gap_history = Float64[]
max_steps = 1800
for t in 1:max_steps
    optimize!(mo)
    gap = MOI.get(mo, MOI.RelativeGap())
    status=termination_status(mo)
    push!(gap_history, gap)
    gap > 0.01 || status == MOI.TIME_LIMIT || break  
end