params.r.

＃版权所有2021，Gurobi优化狗万app足彩，LLC ##使用与模型关联的参数。##使用不同的参数，解决了几秒钟的MIP。＃选择具有最小MIP间隙的ON，并恢复优化＃直到找到最佳解决方案。库（Matrix）库（Gurobi）args < -  commandargs（trailingonly = true）if（length（args）<1）{stop（'用法：rscript params.r filename \ n'）}＃读取模型cat（'阅读模型'，args [1]，'...'）模型< -  gurobi_read（args [1]）cat（'...完成\ n'）＃检测集非连续变量intvars < - 哪一个（型号$VTYPE！='C'）NumintVars < - 长度（intvars）如果（numintvars <1）{stop（'所有型号的变量是连续的，没什么愿意做\ n'）}＃设置2秒的时间限制参数<-  list（）params$Timelimit < -  2＃现在用不同的MIPFocus Params值解决模型$mipfocus < -  0结果< -  gurobi（型号，params）bestgap < - 结果$mipgap bestparams < - （i在1：3中）的params {params$mipfocus < -  i结果< -  gurobi（模型，params）如果（结果$mipgap $MIPGAP}}＃最后，重置时间限制和重新解决模型，以最优的BestParams$timelimit < -  inf结果< -  gurobi（型号，bestparams）猫（'用mipfocus解决：'，bestparams$mipfocus，'\ n'）＃清除空间RM（型号，PARAMS，结果，BESTPARAMS）