使用Gurobi启发式参数来实现一个可行的解决方案

亲爱的支持团队,

我工作在一个优化问题(MIP),在中/大型花太多时间来解决最优。然后我试着使用Gurobi启发式参数来调用一个可行的解决方案。我工作在模型与2452行,2549和12006个非零列作为一个实例。

当我运行的默认参数解算器的模型,它是解决在800秒。在第二种情况下,我使用”(GRB.IntParam。手机万博登录NoRelHeuristic, 1)”,再解决问题。在这种情况下,它大约需要1500秒。日志文件如下:

Gurobi优化器版本9.0.1构建v9.0.1rc0 (win64)
优化模型与2452行、2549列,12006 0
xb4a37fd2模型指纹:0
变量类型:49连续2500整数(2500二进制)
系数统计:
矩阵范围[1 e + 00, 5 e + 01]
目标范围(4 e-01 1 e + 02)
边界范围[1 e + 00 1 e + 00)
RHS范围[1 e + 00, 5 e + 01]
Presolve移除50 0行和列
Presolve时间:0.07秒
Presolved: 2452行、2499列,11956 0
变量类型:49连续2450整数(2450二进制)
开始NoRel启发式
NoRel启发式完成

根放松:目标4.525617 e + 02 288迭代,0.03秒

当前节点节点| |客观界限|工作
Expl Unexpl | Obj深度IntInf | |现任BestBd差距/节点时间

0 0 0 79 - 452.56171 - 452.56171 - 1
0 0 0 103 - 520.19773 - 520.19773 - 1
0 0 0 96 - 526.29345 - 526.29345 - 1
0 0 0 96 - 529.80279 - 529.80279 - 1
0 0 0 96 - 529.80279 - 529.80279 - 1
0 0 0 96 - 529.80279 - 529.80279 - 1
0 0 0 96 - 529.80279 - 529.80279 - 1
0 0 0 96 - 529.80279 - 529.80279 - 1
0 0 0 96 - 529.80279 - 529.80279 - 2
H 0 0 2441.5172916 529.80279 78.3% - 3 s
H - 4 0 0 2159.0333221 529.80279 75.5%
0 2 0 96 2159.03332 529.80279 529.80279 75.5% - 4 s
15日17日532.07543 14 57 2159.03332 530.01676 - 75.5% 21.5 5 s
H 155 152 11.9 851.8794522 530.01676 37.8% 10年代

。

。

。

1409年代H102505 4751 557.1377144 555.21955 19.6 0.34%
102627 4725 556.86462 149 557.13771 555.23020 - 0.34% 19.6 28日1410年代
103359 4399 1415年代截止134 557.13771 555.33086 19.6 0.32%
104240 3979 1420年代截止155 557.13771 555.47495 19.5 0.30%
105118 3562 556.41376 135 557.13771 19.5 555.60947 - 0.27% 1425年代
105892 3123 1430年代截止152 557.13771 555.74680 19.4 0.25%
106710 2678 1435年代截止137 557.13771 555.89232 19.4 0.22%
107593 2122 1440年代截止147 557.13771 556.07536 19.3 0.19%
108385 1606 556.38328 144 557.13771 19.2 556.27035 - 0.16% 1445年代
109402 817 1450年代截止140 557.13771 556.62776 19.2 0.09%

减少飞机:
学:39
Gomory: 35
封面:150
米尔:25
流覆盖:264
正证明:98
零:27

探索110269个节点(2104458单纯形迭代)1454.30秒
线程数是1(1可用处理器)

解决方案数10:557.138 557.422 563.814……592.227

发现最优解(公差1.00 e-04)
最佳目标5.571377216268 e + 02、最佳结合5.570821525287 e + 02, 0.0100%的差距
优化目标:557.1377216268239

我想知道,

1)有什么方法可以加快解决时间使用Gurobi启发式参数?

2)我可以解决模型通过使用Gurobi启发式设置来实现一个可行的解决方案没有分支和削减alg开始。吗?

问候

阿巴斯