我增加对GLPK的MIP问题的约束小于或等于的RHS。但是，有时候，在重新优化之后，GLPK在时间限制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？或者可以指向一个不是源代码本身的文档？
此外，我想知道在为任何其他求解器（例如Gurobi，Cplex，SCIP，CBC）添加约束后，工作流程是什么，因此任何信息都是有用的。
干杯！
答案 0 :(得分：2)
在更改模型中的某些内容后，通常会丢弃所有解决信息，并从头开始解决问题。即使您放松了问题，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，导致不同的分支，从不同的起点启动原始启发式并且不幸的到最后。所以最后，你可能只是不幸的是解算器现在需要更长的时间。
进行＆＃34;热心启动＆＃34;在MIP求解器中相当困难。 SCIP提供了这样的功能，参见http://scip.zib.de/doc-5.0.1/html/REOPT.php，但这只有在你改变客观系数或收紧约束时才有效（它基于以前不可行的所有东西仍然不可行的假设，所以你只需要再次搜索树的可行部分）。
在您的特定情况下，只需存储可行的解决方案并在下次运行中尝试它们就会有所帮助。这就是SCIP默认做的事情。此外，SCIP（以及您提到的所有替代品）应该比GLPK更稳定和更高效。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小时的时限内解决87个实例中的2个，而CBC解决了53个，SCIP解决了76个，以及CPLEX和Gurobi都解决了所有87个实例。此外，Xpress和SAS在基准测试中表现非常出色。
答案 1 :(得分：0)
显然，如果你放松配方，问题就不会变得不可行（如果之前可行的话）。所以要么你误解了某些东西，要么代码都有错误。
我认为你还没有尝试过另一个解算器。你绝对应该这样做。一般而言，您在问题中提到的所有问题都被认为比GLPK更可靠/稳定。