微妙之处和局限性

现在我们将讨论与寻找多个解决方案相关的一些微妙之处。

连续变量

当考虑具有连续变量的模型的多个解决方案时，一个微妙的问题出现了。具体来说，您可能有两个解，它们对整型变量取相同的值，但对连续变量取不同的值。通过在这两个解之间的直线上选择不同的点，你实际上有无限个可行解的选项。为了避免这个问题，我们将两个解决方案定义为等价的，如果它们对所有整数变量(以及参与SOS约束的所有连续变量)取相同的值。如果一个解决方案与池中已经存在的另一个解决方案等价，则该解决方案将被丢弃。

最优差距

最佳性差距之间的相互作用(MIPGap或MIPGapAbs）多种解决方案可能有点微妙。使用默认值时PoolSearchMode，非零的最优性差距表明您愿意允许MIP求解器声明一个最优的解决方案，即使模型可能有其他更好的解决方案。手机万博登录解决者在终止时提出的要求是，手机万博登录没有任何其他解决方案将改善现有目标超过最优差距。最终，在这一点上结束是一个务实的选择——我们可能宁愿拥有真正的最佳解决方案，但将最佳性差距缩小到零的成本通常是令人望而却步的。

当找到多种最佳解决方案时，这种务实的选择可以产生一些混淆。特别是，如果你要求的话最佳解决方案中，最优性差距扮演着类似于默认情况下的角色，但其含义可能有点难以理解。具体地说，非零最优性间隙意味着您愿意允许求解器声明它已经找到手机万博登录最好的解决方案，即使可能有比返回的更好的解决方案。在这个案例中，任何解决方案都不在报道之列最好的会在目标上改进，最差的会在目标上改进最好比最优差距要小。

如果您想要避免这种潜在的混乱，您应该在使用时将最优性差距设置为0PoolSearchMode = 2．

日志记录

如果您从一个MIP解决方案浏览日志PoolSearchMode设置为非默认值，您可能会看到目标的下限超过上限。这不会发生在默认情况下PoolSearchMode-如果你只寻找一个最优解，只要下界达到上界，搜索就完成了。然而，如果你正在寻找最佳解决方案，您必须证明该模型没有优于的解决方案最好的。目的是这种解决方案可能比现任政府的方案糟糕得多。在这种情况下，日志文件将包括一行表单:

最佳解决方案发现在节点123 -现在完成的解决方案池…

分布式MIP.

我们应该指出的与多个解决方案相关的一个限制是，分布式MIP求解器没有扩展到支持非默认手机万博登录PoolSearchMode设置。分布式MIP通常会比非分布式MIP产生更多可行的解决方案，但是没有办法要求它找到最好的解决方案。