Question

我有一个非常大的问题（1m个变量，3m个约束），我试图在Python中使用CPLEX解决。显然，最佳解决方案是不可能的，因此我实施了时间限制，以便在此时间内获得最佳解决方案。

c.timelimit.set(7200)

但是，时间到了，它甚至还没有完成对根节点的处理：

        Nodes                                         Cuts/
 Node  Left     Objective  IInf  Best Integer    Best Bound    ItCnt     Gap

  0     0       10.0070  2177                     10.0070    65714         
  0     0       10.0070  1793                    Cuts: 29    80275         
  0     0       10.0070  2427                  Cuts: 6928   101277         
  0     0       10.0070  2061                  Cuts: 4737   122524    
Implied bound cuts applied:  485
Flow cuts applied:  68
Mixed integer rounding cuts applied:  12019
Zero-half cuts applied:  193

Root node processing (before b&c):
  Real time             = 7200.47 sec. (2762999.79 ticks)
Parallel b&c, 112 threads:
  Real time             =    0.00 sec. (0.00 ticks)
  Sync time (average)   =    0.00 sec.
  Wait time (average)   =    0.00 sec.
                          ------------
Total (root+branch&cut) = 7200.47 sec. (2762999.79 ticks)
Solution status =  108 :
MIP_time_limit_infeasible
Exception raised during solve

是否有任何方法可以限制在根节点上花费的时间，以便至少启动b＆c方法？甚至有优势吗？

限制CPLEX Python中的根节点处理

0 个答案: