我正在增加 GLPK 的 MIP 问题的小于或等于约束的 RHS。但是，有时，在重新优化后，GLPK 在时限内找不到任何可行的解决方案。所以我猜它不会检查以前的解决方案是否可行。有没有人有这方面的经验？或者可以指出不是源代码本身的文档吗？
另外，我想知道在为任何其他求解器（例如 Gurobi、Cplex、SCIP、CBC）添加约束后的工作流程是什么，因此任何信息都会有所帮助。
干杯！
【问题讨论】：
标签： cplex gurobi glpk scip coin-or-cbc
更改模型中的某些内容后，通常会丢弃所有求解信息，并从头开始解决问题。即使您放松了问题，但这并不一定意味着 MIP 求解器更容易求解，特别是，它可能总是导致不同的 LP 解决方案，这会导致不同的分支、原始启发式从不同的起点开始，并且是最后倒霉。所以最后，你可能只是不走运，求解器现在需要更长的时间。
在 MIP 求解器中执行“热启动”非常困难。 SCIP 提供了这样的功能，请参阅http://scip.zib.de/doc-5.0.1/html/REOPT.php，但这仅在您更改客观系数或收紧约束时才有效（它基于假设之前不可行的所有内容仍然不可行，因此您只需在可行的情况下再次搜索树的一部分）。
不过，在您的特定情况下，只需存储可行的解决方案并在下一次运行中尝试它们就已经有帮助了。这是 SCIP 默认执行的操作。此外，SCIP（以及您提到的所有替代方案）应该比 GLPK 更加稳定和高性能。请参阅http://plato.asu.edu/ftp/milpc.html 了解 MIPLIB 2010 上的 MIP 求解器基准，标准 MIP 基准集：GLPK 能够在 2 小时的时间限制内求解 87 个实例中的 2 个，而 CBC 求解 53，SCIP 求解 76，CPLEX 和Gurobi 都解决了所有 87 个实例。 Xpress 和 SAS 在基准测试集上也表现出色。
【讨论】：
显然，如果您放宽公式，问题不会变得不可行（如果之前可行的话）。因此，要么您误解了某些内容，要么代码有错误。
我认为您还没有尝试其他求解器。你绝对应该这样做。一般来说，您在问题中提到的所有这些都被认为比 GLPK 更可靠/稳定。
【讨论】：