优化 Gurobi 在小型 CVRP 模型中的预处理时间

在使用 Gurobi优化器解决车辆路径问题（CVRP）时，即使对于相对较小的模型，也可能会遇到挽回（Presolve）阶段运行过长的问题。本文将探讨可能导致此问题的原因，并提供一些优化策略，帮助你缩短时间，从而提高整体短路效率。这些策略包括理解问题复杂性、调整参数、数据简单以及考虑模型重建。理解问题复杂性

车辆路径问题（CVRP）本身就是一个 NP 难问题问题，这意味着随着问题规模的增加，睡眠负荷会呈指数级增长。即使客户数量只增加几个，也可能导致作业时间显着增加。另外，车辆数量也影响了作业时间。当车辆数量增加时，问题会变得越来越严重，作业器需要更多的时间来寻找作业的解决方案。调整 Gurobi 参数

虽然取消 PreSolve 参数可能没有直接改善其他时间优化，但尝试参数调整来简化流程参数：Presolve：尝试将Presolve 参数设置为较低的值，例如 1 或 0，逐步降低修剪的强度，观察对心脏病时间的影响。Presolve=0 完全解除护理，Presolve=1 仅进行护理的护理。切割参数：取消或减少切割平面生成。切割平面可以加强模型的线性松弛，但生成它们也需要时间。尝试设置 Cuts=0 或降低其默认值。启发式参数：调整式教学算法的强度。启发式参数：调整式教学算法的强度。启发式参数：调整式教学算法的强度。教学法可以快速找到更好的仿真解说，从而帮助切换器快速简化。尝试增加启发式参数的值，例如设置为 0.5 或 1.0。线程参数：虽然减少线程数没有解决最初的问题，但保证线程数设置合理仍然很重要。如果问题规模增大，过多的线程可能会导致资源竞争，反而降低效率。尝试将线程数设置为物理核心数，避免超线程带来的性能损失。NumericFocus参数：提高分数精度，特别是在模型包含分数敏感的约束时。设置 NumericFocus=3可以促使Gurobi在数值计算上投入更多精力。

以下代码讲述了如何在Python中使用Gurobi API设置这些参数：天工大模型

中国首个对标ChatGPT的双千亿级大语言模型 115查看详情 import gurobipy as gpfrom gurobipy import GRB#模型model = gp.Model(quot；CVRPquot；)#创建参数model.Params.Presolve = 1model.Params.Cuts = 0model.Params.Heuristics = 0.5model.Params.Threads = 28 # 假设有28个物理核心model.Params.NumericFocus = 3#添加指标、约束和目标函数 (省)# ...# 启动模型模型.optimize()登录后复制数据重建

仔细检查输入数据，确保数据质量。异常值或不一致的数据可能导致重建进度花费更多时间。例如，检查距离矩阵是否精确，需求量是否合理等。模型重构

如果以上方法都无法明显着改善重建时间，可以考虑对模型进行重构。以下是一些可能的重构策略：更强的约束：添加箭头约束，加强模型的线性简化。例如，可以添加割平面约束来消除部分不可用解。变量定义：考虑使用不同的变量定义方式。例如，可以使用弧流变量或路径变量来表示车辆的行驶方式。不同的变量路线可能导致不同的模型结构，从而影响快捷效率。重置方法：对于大规模问题，可以考虑使用变量定义方法，例如 Dantzig-Wolfe 或 Benders 布局这些方法将原问题串联为多个子问题，分别进行绘图，然后通过迭代的方式得到原问题的解。注意事项和总结花费时间过长通常表明模型结构复杂度，或者存在发音信息。调整Gurobi 参数需要根据具体问题进行尝试，没有通用的最佳参数设置。模型重构可能需要对问题有更深入的理解，并需要一定的建模技巧。在调整参数或模型重构后，一定要进行充分的测试，确保预结果的正确性。

通过综合运用以上策略，可以有效地了解Gurobi在小型CVRP模型中的建模时间，提高整体施工效率。在实际应用中，需要根据具体问题进行分析和尝试，找到最适合的优化方案。

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