在MIP求解器中保持切割而不分支（Gurobi）

Question

我有一个MIP，我几乎肯定知道解决方案。 我想用gurobi来证明真正的解决方案（即使它不是我提供的解决方案）也不应超过我给出的解决方案的0.5％。 我相信简单地保持切割而不分支可能会节省更多时间。 你知道一种方法，我可以简单地在没有分支的情况下进行切割吗？ 这是代码性能：

将参数LogFile的值更改为Prev：gurobi.log默认值：参数MIPFocus的值更改为3上一个：​​0最小值：0最大值：3默认值：0参数切换值切换为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非零的模型找到启发式解决方案：objective -22.8549 Presolve删除了18行和17列预解决时间：0.01s预解决：1776行，656列，4464非零

加载的MIP以目标-342.641开始

变量类型：592连续，64整数（64二进制）预先求解：1776行，656列，4464非零

根松弛：目标-6.775689e + 02,682次迭代，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

....

Answer 1

要避免在Gurobi（Cplex）中进行分支，可以将参数NodeLimit（Cplex中的NodLim）设置为1.要执行您最终需要的操作，只需验证解决方案是否在0.5％或最佳范围内，您可以将已知解决方案加载为incument（mip start，正如你已经做的那样）将MIPFocus参数设置为3（移动限制）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解算器找到的任何解决方案更好，那么您也可以使用Heuristics参数关闭启发式算法。 Gurobi通常会花费大约5％的时间来寻找更好的解决方案，除非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，参数是HeurFreq ，您将其设置为-1以关闭。

你也可能提出可以改善界限的预测，特别是在根部。 尝试将Presolve调到2，将PreDual调到2.还有一个Symmetry参数，可以在根处进行额外的减少。 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.这将平均缩短解决方案时间，但也可能会提高您在根处的界限。