文章目录 1. TSP案例引入2. 考虑惰性约束的求解效率对比2.1 求解基础TSP模型2.2 基于SCIP的Conshdlr添加惰性约束 1. TSP案例引入 在运筹学建模和求解过程中，“lazy constraints”（惰性约束）是一种动态添加约束的策略，松弛部分约束后求解得到的“可行解”，不断地进行可行性判断，相对于添加过多约束导致模型求解过慢的情况，动态添加约束有

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第一小节： 构造一门语言的重要思想： 什么是基本元素  primary element他们如果组合  combination他们如何进行抽象  abstraction 上节课知道了如何使用查询语言，这节课我们来实现它（最底层的原理是模式匹配器 pattern matcher） 1.1 复习一波  pattern matcher 语法： 上图的语法是由 “MATCH” 这个proced

?，仅供自己复习

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

文章目录 1. 问题示例2. 数学模型3. python调用开源求解器SCIP代码4. Todo参考文献 1. 问题示例 下料问题（Cutting Stock Problem，CSP）也叫板材切割问题。例如，有一批长度为110cm的板材（且称之为母料），需要切割成不同尺寸的小板材，例如下图所示，20cm的需要48个，45cm的需要35个, …，请问怎样切割，才能最省母料。 2.