本文主要是介绍SCIP求解速度加速,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
背景
实际使用中遇到scip求解速度慢,需要加速或者牺牲一定的精度换取时间。
方法
1、Gap 参数
SCIP_PARAM_LIMITS/GAPTOL: 这个参数用于控制最优解的可接受程度,通常可以设置为一个小的正数,例如 0.01,表示当最优解与最优界限的差距小于 1% 时,求解可以终止。
model.setRealParam("limits/gap", 0.01) # 设置优化求解的最大间隙
是否有效:有
2、时间限制:
SCIP_PARAM_TIMING/CLOCKTYPE: 这个参数用于选择 SCIP 在求解时使用的时钟类型,通常可以设置为 2,表示使用墙上时钟。通过设置时间限制,你可以强制 SCIP 在一定时间内终止求解,这对于控制求解时间很有用。
model.setIntParam("timing/clocktype", 2) # 使用墙上时钟
model.setRealParam("limits/time", 60) # 设置求解时间限制为 3600 秒
是否有效:有
3、线程数:
SCIP_PARAM_THREADS: 这个参数用于设置 SCIP 使用的线程数。通过增加线程数,可以加速求解过程,但需要考虑计算机硬件的限制。
model.setIntParam("lp/threads", 4) # 设置线性规划求解的线程数
是否有效:有
4、启用/禁用特定求解方法:
SCIP_PARAM_PRESOL/PRELINEAR: 这个参数可以用于启用或禁用线性预处理,根据问题的特性,可能会影响求解速度。
# 启用线性预处理
#model.setIntParam("presol/presolving", 1)
是否有效:待确认
5、启发式方法
SCIP_PARAM_HEURISTICS/USERRULES: 这个参数可以用于启用或禁用用户定义的启发式规则,你可以根据问题来选择是否启用特定的启发式方法。
#model.setBoolParam("separating/cuts", True) # 启用切平面生成
是否有效:待确认
6、快速混合整数规划
SCIP_PARAM_FASTMIP: 这个参数可以用于启用或禁用快速混合整数规划(Faster MIP)方法,这是一种用于加速 MIP 求解的技术。
# 启用快速混合整数规划方法
model.setIntParam("misc/fastmip", 1)
7、起始解
SCIP_PARAM_STARTSOLUTION: 如果你有一个好的初始解,可以将其设置为 SCIP 的起始解。
参考
python调用SCIP求解p-center和p-median选址问题_南军Opt的博客-CSDN博客
开源求解器SCIP的python接口学习手册
干货 | 嘿,双11快递,这里有份数学规划求解器SCIP超详细的使用教程,请你收下 - 知乎规划求解Solver: 三种求解方法的应用(原创) - 知乎
SCIP与Python——优秀的数学建模解决方案_笔记大全_设计学院
这篇关于SCIP求解速度加速的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!