SCIP求解速度加速

背景

实际使用中遇到scip求解速度慢，需要加速或者牺牲一定的精度换取时间。

SCIP_PARAM_LIMITS/GAPTOL: 这个参数用于控制最优解的可接受程度，通常可以设置为一个小的正数，例如 0.01，表示当最优解与最优界限的差距小于 1% 时，求解可以终止。

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model.setRealParam("limits/gap", 0.01)  # 设置优化求解的最大间隙

是否有效：有

SCIP_PARAM_TIMING/CLOCKTYPE: 这个参数用于选择 SCIP 在求解时使用的时钟类型，通常可以设置为 2，表示使用墙上时钟。通过设置时间限制，你可以强制 SCIP 在一定时间内终止求解，这对于控制求解时间很有用。

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model.setIntParam("timing/clocktype", 2)  # 使用墙上时钟
model.setRealParam("limits/time", 60)  # 设置求解时间限制为 3600 秒

是否有效：有

SCIP_PARAM_THREADS: 这个参数用于设置 SCIP 使用的线程数。通过增加线程数，可以加速求解过程，但需要考虑计算机硬件的限制。

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model.setIntParam("lp/threads", 4)  # 设置线性规划求解的线程数

是否有效：有

SCIP_PARAM_PRESOL/PRELINEAR: 这个参数可以用于启用或禁用线性预处理，根据问题的特性，可能会影响求解速度。

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# 启用线性预处理
#model.setIntParam("presol/presolving", 1)

是否有效：待确认

SCIP_PARAM_HEURISTICS/USERRULES: 这个参数可以用于启用或禁用用户定义的启发式规则，你可以根据问题来选择是否启用特定的启发式方法。

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#model.setBoolParam("separating/cuts", True)  # 启用切平面生成

是否有效：待确认

SCIP_PARAM_FASTMIP: 这个参数可以用于启用或禁用快速混合整数规划（Faster MIP）方法，这是一种用于加速 MIP 求解的技术。

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# 启用快速混合整数规划方法
model.setIntParam("misc/fastmip", 1)

SCIP_PARAM_STARTSOLUTION: 如果你有一个好的初始解，可以将其设置为 SCIP 的起始解。

开源求解器SCIP的python接口学习手册