数字问题指引
数字问题指引
数值不稳定性是一个通用的标签，通常用于求解优化模型产生不稳定、不一致或意外的结果，或者当底层算法表现出较差的性能或无法收敛时。造成这种行为的潜在原因有很多;然而，大多数可以分为四类:
- 在建立模型时四舍五入系数。
- 浮点运算的局限性。
- 对可达到的精度有不切实际的期望。
- 不良条件，或几何诱发的问题。
本节解释这些问题以及它们如何影响性能和解决方案质量。我们还提供了一些通用规则和一些高级技巧来帮助避免它们。虽然我们将分别对待这四种来源，但重要的是要记住，它们的影响往往相互影响。我们还提供了如何诊断模型中的数值不稳定性的技巧。
最后，我们讨论了可以修改的Gurobi参数，以提高求解精度。然而，我们现在应该强调的是，改善数值行为和性能的最佳方法是重新制定模型。参数可以帮助管理数值问题的影响，但它们的作用是有限的，而且它们通常会带来很大的性能成本。
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