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选择正确的算法

Gurobi Optimizer提供了两种主要算法来解决连续模型和连续松弛混合整数模型:障碍和单纯形。

对于大型、困难的模型，障碍算法通常是最快的。然而，它在数值上也更加敏感。甚至当障碍算法收敛时，通常遵循的交叉算法也会由于数值问题而停滞。

单纯形法通常是一种很好的替代方法，因为它通常对数值问题不太敏感。若要使用对偶单纯形或原始单纯形，请设置方法参数分别为1或0。

注意，在许多优化应用程序中，并不是所有的问题实例都有数值问题。因此，只选择simplex可能会阻止您在数值表现良好的实例上利用barrier算法的性能优势。在这种情况下，您应该使用并发优化器，它同时使用多个算法，并返回从第一个算法到完成的解决方案。并发优化器是LP模型的默认值，可以通过设置方法参数为3或4。

对于并发优化器的详细控制，您可以创建并发环境，在那里您可以为每个并发解决设置特定的算法参数。例如，可以创建一个并发环境方法= 0和另一个方法= 1同时使用原单形和对偶单形。最后，您可以使用分布式优化对多个不同的计算机进行并发优化。在一台计算机上，不同的算法运行在多个线程上，每个线程使用不同的处理器内核。使用分布式优化，独立的计算机运行独立的算法，这可以更快，因为计算机不竞争对内存的访问。