分布式算法考虑因素

分布式算法考虑因素

分布式算法已经设计为与单机器版本几乎无法区分。我们希望如此，如果您知道如何使用单机版本，您会发现使用分布式版本很简单。分布式算法尊重所有通常的参数。对于分布式MIP，您可以调整策略，调整公差，设定限制等。对于并发MIP，您可以允许Gurobi自动选择每台计算机的设置或您可以使用并发环境做出自己的选择。对于分布式调整，您可以使用常用的调整参数，包括Tunetimelimit.那种族， 和TuneOutput.。

分布式工人的表现

但是，在使用分布式算法时有几件事要知道。一个涉及相对机器性能。正如我们之前所指出的那样，分布式算法最好，如果所有工人都提供了非常相似的表现。例如，如果您的工人池中的一台机器比分布式调谐运行中的一个机器慢得多，如果在较慢的机器上测试的任何参数集似乎都比在更快的机器上运行时更低。类似的注意事项适用于分布式MIP和分布式并发。我们强烈建议您使用具有非常相似性能的机器。请注意，如果您的机器类似地执行核心但不同数量的核心，我们建议您使用线程参数以确保所有计算机使用相同数量的核心。

回调

分布式算法与我们的单机算法之间的另一个差异在回调中。分布式MIP和分布式并发求解器不提供我们标准求解器可用的全系列回调。手机万博登录他们只会提供m那mipnode.， 和轮询回调。看看打回来部分Gurobi参考手册）有关不同回调类型的详细信息。

记录

分布式算法从标准算法提供略微不同的日志记录信息。咨询分布式MIP日志记录部分Gurobi参考手册）有关详细信息。