解决不同机器上相同的模型可产生不同的解决路径
效果为人所共知的现象,称为“性能易变性 ” 。 硬件起重要作用, 分树内搜索路径大相径庭此外,改变变量排序或约束或随机种子使用也会严重影响性能,即使数学模型完全相同下图描述MIPLIB2010论文Koch等
性能变异的原因大相径庭Gurobi在寻找最优解决方案时做出多项决策每当决策是绑定甚至是近绑定时,计算环境的差分,即使看似无关紧要,都可能导致不同结果。差异来源于操作系统、底层库、计算机硬件等差异
Gurobi跑进时试图利用它并发MIP模式.
感知模型在性能可变性方面多易感性,您可比较数运行性能,数运行性能在性能可变性方面各异随机种子参数.
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