分布式算法考虑
分布式算法设计是近的单机版本。我们的希望是,如果你知道如何使用单机版本,你会发现它容易使用分布式版本。尊重所有的分布式算法的参数。对于分布式MIP,您可以调整策略,调整公差,设置限制,为并发MIP等。,你可以允许Gurobi选择设置为每台机器自动也可以使用并发环境中做出自己的选择。对于分布式优化,您可以使用一般的调优参数,包括TuneTimeLimit,TuneTrials,TuneOutput。
性能分布式工人
有几件事需要注意的在使用分布式算法,。一个与相对机器性能。正如我们前面提到的,分布式算法效果最好,如果所有的工人给非常相似的性能。例如,如果一台机器在你的工人池比别人慢得多在分布式优化运行,任何参数设置在较慢的机器上测试比如果他们似乎更有效更快的机器上运行。类似的考虑申请分布式MIP和分布式并发。我们强烈建议您使用机器性能非常相似。注意,如果你的机器有同样执行核心但不同数量的核心,我们建议你使用线程参数,以确保所有机器使用相同数量的核。
回调
分布式算法和单机算法的另一个区别是在回调。解决分布式MIP和分布式并发不提供全方位的回调函数可用与我们的标准解决方案。手机万博登录他们只会提供米兰理工大学管理学院,MIPNODE,轮询回调。看到回调部分的Gurobi参考手册不同的回调函数类型的细节。
日志记录
分布式算法提供稍微不同的日志信息的标准算法。查阅分布式MIP日志部分的Gurobi参考手册详情)。
