如何在SCIP上设置一种全局随机种子，以便在解决MIP时获得潜在的不同行为？我正在寻找类似Gurobi中的Seed参数或CPLEX中的CPXPARAM_RandomSeed参数。
看着SCIP documentation，我看到了以下参数，但是它们引用了特定的插件或算法的各个方面，并且似乎没有“全局”随机种子：
randomization/permutationseed（用于置换问题）randomization/lpseed（用于单纯形）branching/random/seed（用于随机分支规则）branching/relpscost/startrandseed（用于relpscost分支规则）heuristics/alns/seed（用于强盗算法）separating/zerohalf/initseed（用于在剪切选择中平局）我确实看到了randomization/randomseedshift参数，它被描述为“插件中所有随机种子和LP随机种子的全局移位”。这个参数可以用来达到全局效果吗？
谢谢！
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简短的回答是。参数randomization/randomseedshift影响所有使用随机化的求解器插件和LP。
更长的答案是，SCIP中求解过程的随机化可以通过三种不同的基本方式来实现：
randomization/randomseedshift参数，这会影响所有插件和LP的种子初始化randomization/lpseed参数仅用于更改单纯形随机化randomization/permutationseed用于排列问题的约束和变量。问题的排列是使求解过程随机化的经典方法，但是，它可能会使原始输入模型的问题结构变得模糊。
SCIP还提供对heuristics/alns/seed之类的单个种子的访问权，以仅修改单个插件的行为，而不会影响其余插件。