부분 솔루션에서 시작할 때 gurobi가 최소한의 변화 (최소 섭동)를합니까?

Question

나는 초기 해결책부터 시작할 수 있다는 것을 알고있다. 즉, 모델 m에 대한

m.optimize() 

를 사용하여 LP를 해결 한 후, 나는 몇 가지 제약 조건을 변경할 수 있습니다 및 중 하나를 처음부터 LP에 대한 새로운 해결책을 찾을하거나 전화

m.reset() 
    m.optimize() 

를 사용

m.optimize() 

을 사용하여 초기 솔루션에서 새로운 솔루션을 찾습니다.

제 질문은 초기 솔루션에서 시작했을 때 새로운 솔루션을 얻는 데 필요한 최소한의 변경이 있습니까?

나는 이것이 최소한의 교란 문제라고 생각합니다. 만약 gurobi가 기본적으로 이것을하지 않는다면, 최소한의 변화를하기 위해 gurobi에 알려줄 방법이 있습니까?

후속 코멘트 : 나는 웜 스타트가 빠를 수 있지만 변수의 변화는 미미하다는 것을 알고 있습니다. 예를 들어, 목적 함수

maximize(i1+i2+i3+i4) 

이고 제한의 초기 집합은

i1,i2 can be set as 1 and i3,i4 as 0. 

이제 제한 변경되도록하고 새로운 용액 (여전히 2 변수가 1로 설정 가능) 어느 쪽이든 일 수도있다

i1, i3 as 1 (or) i3, i4 as 1. 

gurobi optimizer는 결국 최소한의 변화 i1, i3을 1로하여 솔루션을 선택하게 될까?

다른 해결책이었다 또한 경우

i1,i2 as 1 

선택 gurobi 것이다 솔루션은 기존과 완전히 동일하다?

Answer 1

예, 이것은 웜 스타트으로 알려져 있습니다. Gurobi Optimizer를 포함한 대부분의 최신 선형 프로그래밍 솔버는 모델을 수정하고 optimize() 함수를 호출 할 때 웜 스타트를 사용합니다. 사소한 변경을 가하면 일반적으로 웜 스타트를 사용하여 모델을 해결하는 것이 훨씬 빠릅니다. 그러나 크게 변경하면 처음부터 모델을 풀 때보다 따뜻한 시작이 느려질 수 있습니다. Gurobi Optimizer는 또한 MIP 모델에 따뜻한 시작 기능을 사용합니다. Gurobi 최적화와

은 또한 원시 및 듀얼 스타트 (각각 PStart 및 DStart를) 속성을 통해 Start 특성 또는 LP의 모델을 통해 값을 시작 지정할 수 있습니다.