当前位置: 首页 > news >正文

Gurobi设置初始可行解

目录

1. 决策变量的`Start`属性直接设置变量的初始值

1.1 Start:MIP变量的起始值(初值)double类型,可更改

1.2 StartNodeLimit:限制了在完善一组输入部分变量的初始解时,MIP所探索的分支定界的节点的数量 int类型,可更改

1.3 NumStart:在MIP模型中的初始解的数量,即有几组初始解。(初始化为未定义)int类型,可更改

1.4 StartNumber:当传入多个初始解时 int类型,可更改

2. 设置决策变量的Hint属性,为求解器提供提示

2.1 VarHintVal:用户提示值,即一个变量在MIP模型的高质量解决方案中可能具有的特定值 double类型,可更改

2.2 VarHintPri:用户对于用户提示值的信心水平,该值越大表明用户把握越大 int类型,可更改

3. 使用求解器的callback方法


对于min问题,可行解是提供的UB,要么是通过分支定界探测节点(具体的说是探测松弛节点再加割)找到,要么是通过启发式算法找到。

前者表现在gurobi求解日志里是第一列的*,后者表现在gurobi求解日志里是H。

gurobi内部也嵌套了30多种启发式算法,是普适性的算法,不一定对我们的问题适用。当我们看到gurobi很久都找不到一个可行解(incumbent那一列为空),如下:

我们可以要么改写模型,写一个更紧一点的模型,本质是探测节点找到可行解。但也可以通过启发式算法传入可行解。

传入的方法有3种:

1. 决策变量的`Start`属性直接设置变量的初始值

这个方法其实简单,效果也不错,以我现在的水平用得比较多。

Start属性可以输入一个或多个可行解,Gurobi会自己将可行解中未定义的变量补全,用户也可以Push求解器努力补全更好的,Gurobi最终会使用最好的可行解进行迭代搜索。

与Start相关的属性有:`Start,StartNodeLimit,StartNumber,NumStart`。

1.1 Start:MIP变量的起始值(初值)double类型,可更改

# 将变量x_1_12的初值设置为0
x[0,12].start = 1.0# 循环为x_ij赋值完整的一组初始解,data为存放初始解的矩阵
for i in range(len(data)):for j in range(len(data[i])):x[i,j].start = data[i][j]

1.2 StartNodeLimit:限制了在完善一组输入部分变量的初始解时,MIP所探索的分支定界的节点的数量 int类型,可更改

         StartNodeLimit参数的默认值是-1,其使用SubMIPNodes参数的值(即搜索500个分支定界树的节点后停止)。
        值为-2表示只检查完整的MIP的Start输入下的可行性,并忽略部分MIP的决策变量的Start。
        值为-3将完全关闭MIP的Start通道。
        非负的参数值表示探索节点限制个数,比如设置m.setParam(GRB.Param.StartNodeLimit, 10000.0), 表示探索的节点个数上限为10000个。

# 将搜索节点个数设置为10000个点
m.setParam(GRB.Param.StartNodeLimit, 10000.0)

1.3 NumStart:在MIP模型中的初始解的数量,即有几组初始解。(初始化为未定义)int类型,可更改

1.4 StartNumber:当传入多个初始解时 int类型,可更改

# 为模型m2设置要输入的初始解个数为2个
m2.NumStart = 2# 将该可行解设置为第一个输入的可行解
m2.Params.StartNumber = 0# 将该可行解设置为第二个输入的可行解
m2.Params.StartNumber = 1# 完整版
# 读取原始模型mm2 = read("CVRP1.mps")# 设置NumStart=2,表示可以接受两个可行解作为初值m2.NumStart = 2# 提取解池中第5个解m.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, 4)s5 = m.Xn# 将该可行解设置为第一个输入的初值m2.Params.StartNumber = 0index = 0for v in m2.getVars():v.Start = s5[index]index += 1# 提取解池中第6个解m.setParam(GRB.Param.SolutionNumber, 5)m2.Params.StartNumber = 1s6 = m.Xnindex = 0for v in m2.getVars():v.Start = s6[index]index += 1# 输入好初值后更新模型并求解m2.update()m2.optimize()

2. 设置决策变量的Hint属性,为求解器提供提示

有的时候我们也找不到可行解,求解器就更加为难了。但是我们通过已有的一些尝试发现某些变量非常有可能的取值情况,此时就可以通过Hint属性来向求解器提示某某变量可能取某个值。注意,如果我们已知一些变量的取值,或者已知一个可行解,我们应该使用Start属性来给求解器提供初值,因为Hint会从全局影响整个迭代搜索的过程。

  • Hint属性是用户提示Gurobi某个变量可能在最优解中的取值,并且用户可以自己设置对这个想法的信心。

  • 但是与Start属性不同的是,Hint会在整个迭代过程中影响着Gurobi的迭代搜索,因此如果很确信的话,还是拿Start来构建初值比较好。start建构是100%建构,Hint是程度。

2.1 VarHintVal:用户提示值,即一个变量在MIP模型的高质量解决方案中可能具有的特定值 double类型,可更改

2.2 VarHintPri:用户对于用户提示值的信心水平,该值越大表明用户把握越大 int类型,可更改

#设置x[0,18]可能=1,信心为50
x[0,18].VarHintVal = 1.0
x[0,18].VarHintPri = 50#设置x[0,13]可能=1,信心为25
x[0, 13].VarHintVal = 1.0
x[0, 13].VarHintPri = 25#设置x[0,6]可能=1,信心为25
x[0, 6].VarHintVal = 1.0
x[0, 6].VarHintPri = 25

3. 使用求解器的callback方法

Callback(回调)是求解器的一种高级功能,可以用于监视求解进程、获取求解进程信息,甚至干预求解算法等。Callback不同于上文介绍的设置变量的Start属性和Hint属性的方法。

Callback是一个比较神奇的技术,它需要在求解过程中靠我们插手“半自动的”进行迭代搜索,我们设置的callback会在迭代中影响着Gurobi的求解,往往和一些cut算法结合。

gurobi中callback函数的使用整理_gurobi callback-CSDN博客

其中与初值有关的操作有,设置导入一个启发式解决方案的值为初值或部分初值。涉及的方法为cbSetSolutioncbSetSolution ( vars, solution )方法中有两个待输入参数,其中一个vars为需要指定初值的变量,可以为一个,也可以为一个列表的变量;另一个solution则是新解决方案中那些被指定初值的变量的所需值,即vars需要的值。例子代码如下:

# Example usage:
def mycallback(model, where):if where == GRB.Callback.MIPNODE:model.cbSetSolution(vars, newsolution)objval = model.cbUseSolution()model.optimize(mycallback)# 如:
if abs(subX[i + j -1].x) < 0.001:  # 松弛解中该变量的取值在0附近model.cbSetSolution(model._X[(i,j)], 0.0)  # 将该变量的取值上界设为0
elif abs(subX[i + j-1].x - 1) < 0.001:  # 在1附近model.cbSetSolution(model._X[(i,j)], 1.0)

可以继续使用 cbUseSolution()方法来使用被指定初值的vars们立即使用启发式方法计算出一个可行解。

参考文献:

优化求解器 | 求解器加速的高级技能包:MIP模型初始解设置相关操作的超详细解读

相关文章:

Gurobi设置初始可行解

目录 1. 决策变量的Start属性直接设置变量的初始值 1.1 Start&#xff1a;MIP变量的起始值&#xff08;初值&#xff09;double类型&#xff0c;可更改 1.2 StartNodeLimit&#xff1a;限制了在完善一组输入部分变量的初始解时&#xff0c;MIP所探索的分支定界的节点的数量 …...

Zabbix配置监控文件系统可用空间小于30GB自动告警

一、创建监控项 二、配置监控项 #输入名称–>键值点击选择 #找到磁盘容量点击 注&#xff1a; 1、vfs 该键值用于检测磁盘剩余空间&#xff0c;zabbix 内置了非常多的键值可以选着使用 2、单位B不需要修改&#xff0c;后期图表中单位和G拼接起来就是GB 3、更新时间 10S…...

进程调度算法之先来先服务(FCFS),短作业优先(SJF)以及高响应比优先(HRRN)

1.先来先服务&#xff08;FCFS&#xff09; first come first service 1.算法思想 主要从“公平”的角度考虑(类似于我们生活中排队买东西的例子) 2.算法规则 按照作业/进程到达的先后顺序进行服务。 3.用于作业/进程调度 用于作业调度时&#xff0c;考虑的是哪个作业先…...

MyBatisPlus(九)模糊查询

说明 模糊查询&#xff0c;对应SQL语句中的 like 语句&#xff0c;模糊匹配“要查询的内容”。 like /*** 查询用户列表&#xff0c; 查询条件&#xff1a;姓名包含 "J"*/Testvoid like() {String name "J";LambdaQueryWrapper<User> wrapper ne…...

Spring 原理

它是一个全面的、企业应用开发一站式的解决方案&#xff0c;贯穿表现层、业务层、持久层。但是 Spring仍然可以和其他的框架无缝整合。 1 Spring 特点 轻量级控制反转面向切面容器框架集合 2 Spring 核心组件 3 Spring 常用模块 4 Spring 主要包 5 Spring 常用注解 bean…...

基于微信小程序的明星应援小程序设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

文章目录 前言系统主要功能&#xff1a;具体实现截图论文参考详细视频演示为什么选择我自己的网站自己的小程序&#xff08;小蔡coding&#xff09;有保障的售后福利 代码参考源码获取 前言 &#x1f497;博主介绍&#xff1a;✌全网粉丝10W,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计…...

try catch 中的finally什么时候运行

try catch 中的finally什么时候运行 在Java、C#等编程语言中&#xff0c;try-catch-finally语句块用于处理异常。finally块的执行时机通常是在try块中的代码执行完毕之后&#xff0c;无论try块中的代码是否引发了异常。 具体执行顺序如下&#xff1a; 1、try块中的代码首先被…...

力扣 -- 322. 零钱兑换(完全背包问题)

参考代码&#xff1a; 未优化代码&#xff1a; class Solution { public:int coinChange(vector<int>& coins, int amount) {int n coins.size();const int INF 0x3f3f3f3f;//多开一行&#xff0c;多开一列vector<vector<int>> dp(n 1, vector<i…...

[python]pip安装requiements.txt跳过错误包继续安装

在linux上可以用下面操作进行 while read requirement; do sudo pip install $requirement; done < requirement.txt 在windows上写个脚本 import sys from pip._internal import main as pip_maindef install(package):pip_main([--default-timeout1000,install,-U, pac…...

1.5 计算机网络的类别

思维导图&#xff1a; 1.5.1 计算机网络的定义 我的笔记&#xff1a; #### 精确定义&#xff1a; 计算机网络没有统一的精确定义&#xff0c;但一种较为接近的定义是&#xff1a;计算机网络主要由一些通用的、可编程的硬件互连而成&#xff0c;这些硬件并非专门用来实现某一特…...

Go 基本数据类型和 string 类型介绍

Go 基础之基本数据类型 文章目录 Go 基础之基本数据类型一、整型1.1 平台无关整型1.1.1 基本概念1.1.2 分类有符号整型&#xff08;int8~int64&#xff09;无符号整型&#xff08;uint8~uint64&#xff09; 1.2 平台相关整型1.2.1 基本概念1.2.2 注意点1.2.3 获取三个类型在目标…...

Python中print()打印如何不换行?

文章目录 Python中print()打印如何不换行python2.xpython3.x print()函数语法objects基本语法sep基本语法end基本语法 Python中print()打印如何不换行 print() 函数用于打印输出&#xff0c;是python中最常见的一个内置函数。 如何在Python中打印两个或多个变量、语句时而不进…...

python 学习随笔 4

列表list 将序列前几个进行替换&#xff08;数量可以不同&#xff09; 将序列进行间隔替换&#xff08;必须保证数量相同&#xff0c;否则报错&#xff09; 删除序列内元素 向序列后新增一个元素 向序列后新增多个元素 将序列进行数乘&#xff08;不是产生几个序列哦&#xff0…...

【网络安全-信息收集】网络安全之信息收集和信息收集工具讲解

一&#xff0c;域名信息收集 1-1 域名信息查询 可以用一些在线网站进行收集&#xff0c;比如站长之家 域名Whois查询 - 站长之家站长之家-站长工具提供whois查询工具&#xff0c;汉化版的域名whois查询工具。https://whois.chinaz.com/ 可以查看一下有没有有用的信息&#xf…...

设计模式12、代理模式 Proxy

解释说明&#xff1a;代理模式&#xff08;Proxy Pattern&#xff09;为其他对象提供了一种代理&#xff0c;以控制对这个对象的访问。在某些情况下&#xff0c;一个对象不适合或者不能直接引用另一个对象&#xff0c;而代理对象可以在客户端和目标对象之间起到中介的作用。 抽…...

ZXing - barcode scanning library for Java, Android

官网 GitHub - zxing/zxing: ZXing ("Zebra Crossing") barcode scanning library for Java, Android 使用说明 Getting Started Developing zxing/zxing Wiki GitHub 参考 Android中二维码的扫描与生成&#xff08;zxing库&#xff09;_android 二维码生成-C…...

MySQL存储引擎:选择合适的引擎优化数据库性能

什么是存储引擎&#xff1f; 在MySQL中&#xff0c;存储引擎是数据库管理系统的一部分&#xff0c;负责数据的存储、检索和管理。 常见的MySQL存储引擎 InnoDB InnoDB是MySQL的默认存储引擎&#xff0c;它支持事务和行级锁定&#xff0c;适用于大多数在线事务处理&#xff…...

用向量数据库Milvus Cloud 搭建AI聊天机器人

加入大语言模型(LLM) 接着,需要在聊天机器人中加入 LLM。这样,用户就可以和聊天机器人开展对话了。本示例中,我们将使用 OpenAI ChatGPT 背后的模型服务:GPT-3.5。 聊天记录 为了使 LLM 回答更准确,我们需要存储用户和机器人的聊天记录,并在查询时调用这些记录,可以用…...

深入理解JVM虚拟机第十一篇:详细介绍JVM中运行时数据区

文章目录 前言 一:运行时数据区详解 1:线程私有和线程公有区域 2:阿里的运行时数据区图...

mysql面试题17:MySQL引擎InnoDB与MyISAM的区别

该文章专注于面试,面试只要回答关键点即可,不需要对框架有非常深入的回答,如果你想应付面试,是足够了,抓住关键点 面试官:MySQL引擎InnoDB与MyISAM的区别 InnoDB和MyISAM是MySQL中两种常见的存储引擎,它们在功能和性能方面有一些区别。下面将详细介绍它们之间的差异。…...

第2篇 机器学习基础 —(1)机器学习方式及分类、回归

前言&#xff1a;Hello大家好&#xff0c;我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支&#xff0c;它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进&#xff0c;而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律&#xff0c;从而使计算机能够自动进…...

uniapp echarts 适配H5与微信小程序

文章目录 前言一、修改 ec-canvas组件1.1 在ec-canvas组件methods中定义一个initChart方法1.2 用initChart全局替换this.ec.onInit1.3 监听数据变化1.4 ec-canvas完整代码参考 二、H5 echarts组件三、供外部调用的组件外部调用组件 uni-chart代码使用uni-chart 前言 接上文&…...

第46节——redux中使用不可变数据+封装immer中间件——了解

一、为什么redux中要使用不可变数据 Redux 要求使用不可变数据&#xff0c;是因为它遵循了函数式编程的原则。在函数式编程中&#xff0c;数据不可变是一项重要的原则&#xff0c;这有助于避免状态更改产生的不可预知的副作用。 在 Redux 中&#xff0c;每当 action 被分发&a…...

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载(10)图像属性与数据类型

《数字图像处理-OpenCV/Python》连载&#xff08;10&#xff09;图像属性与数据类型 本书京东优惠购书链接&#xff1a;https://item.jd.com/14098452.html 本书CSDN独家连载专栏&#xff1a;https://blog.csdn.net/youcans/category_12418787.html 第2章 图像的数据格式 在P…...

sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第三周测验

课程2_第3周_测验题 目录&#xff1a;目录 第一题 1.如果在大量的超参数中搜索最佳的参数值&#xff0c;那么应该尝试在网格中搜索而不是使用随机值&#xff0c;以便更系统的搜索&#xff0c;而不是依靠运气&#xff0c;请问这句话是正确的吗&#xff1f; A. 【  】对 B.…...

LLMs 用强化学习进行微调 RLHF: Fine-tuning with reinforcement learning

让我们把一切都整合在一起&#xff0c;看看您将如何在强化学习过程中使用奖励模型来更新LLM的权重&#xff0c;并生成与人对齐的模型。请记住&#xff0c;您希望从已经在您感兴趣的任务上表现良好的模型开始。您将努力使指导发现您的LLM对齐。首先&#xff0c;您将从提示数据集…...

iMazing 2.17.10官方中文版含2023最新激活许可证码

iMazing 2.17.10官方中文版是一款iOS设备管理软件&#xff0c;该软件支持对基于iOS系统的设备进行数据传输与备份&#xff0c;用户可以将包括&#xff1a;照片、音乐、铃声、视频、电子书及通讯录等在内的众多信息在Windows/Mac电脑中传输/备份/管理。 iMazing 2.17.10官方中文…...

如何在windows系统环境下使用tail命令查看日志

答案是&#xff1a; 使用tail for Windows工具 tail for Windows 是便携式软件不需要安装&#xff0c;它可用于显示文件的最后一行并跟踪/监视文件的更改。 下载地址&#xff1a; https://tail-for-windows.en.softonic.com/ 点击直接下载 解压使用 解压后需将tail.exe放入 c:…...

设计模式——访问者模式

访问者模式是什么&#xff1f; 表示一个作用于某对象结构中的各元素的操作&#xff0c;它使你可以再不改变各元素的类的前提下定义作用于这些元素的新操作 访问者模式解决什么问题&#xff1f; 男女在不同情境下表现的不同 abstract class Person {protected String action…...

一文读懂UTF-8的编码规则

之前写过一篇文章“一文彻底搞懂计算机中文编码”里面只是介绍了GB2312编码知识&#xff0c;关于utf8没有涉及到&#xff0c;经过查询资料发现utf8是对unicode的一种可变长度字符编码&#xff0c;所以再记录一下。 现在国家对于信息技术中文编码字符集制定的标准是《GB 18030-…...