행보다 열이 더 많은 모델에는 선별이 도움이 될 수 있습니다. 일련의 LP 하위 문제는 하나의 결과가 해결됩니다. 하위 문제는 원본 모델에서 열을 선택하는 데 사용됩니다. 다음 하위 문제에 포함됩니다. 프로세스가 솔루션으로 수렴됩니다. 원래 모델의 경우.
Concurrentopt는 병렬인 경우 다중 CPU 컴퓨터에서 사용할 수 있습니다. 무료 슬롯 사이트/Cplex용 옵션을 구매했습니다. LP로 지정된 경우 방법을 사용하면 LP 최적화가 여러 스레드에서 시작됩니다. 한 번. 첫 번째 스레드는 Dual Simplex를 사용하고 두 번째 스레드는 Dual Simplex를 사용합니다. Barrier 방법(라이센스가 있는 경우), 세 번째 방법은 Primal을 사용합니다. 단순. 사용 가능한 경우 추가 스레드가 사용됩니다. 배리어 방식. 메모리가 충분한 머신에서는 다음과 같은 결과가 발생합니다. 가장 빠른 방법으로 반환되는 솔루션에서.
Dual Simplex 및 Primal Simplex 방법이 해결을 위해 추가되었습니다. 2차 계획법(QP) 모델. 이전 릴리스에서는 QP 모델 Barrier 방식만으로는 해결이 불가능하다. 이전 솔루션에서 최적화를 다시 시작합니다.
Presolve가 QP 감소를 수행하도록 확장되었습니다. 모든 QP 방법에 도움이 될 모델입니다.
무료 슬롯 사이트 분기 및 절단 알고리즘이 확장되어 다음을 지원합니다. QP 모델.
Simplex QP 방법 및 MIQP 문제 해결 능력 별도의 옵션으로 함께 라이센스가 부여됩니다. 장벽과 MIP 옵션이 전제조건입니다. QP(연속 또는 혼합 정수) 모델 무료 슬롯 사이트/QPwrap 기능을 통해 무료 슬롯 사이트에서 지원됩니다.
Parallel Cplex는 더 이상 별도의 무료 슬롯 사이트 솔버를 통해 액세스되지 않습니다. 사용되는 스레드 수는 Cplex 매개변수를 통해 제어됩니다.
선별 및 동시 선택을 지정하기 위한 값이 추가되었습니다. 방법.
자동 설정의 의미가 변경되었습니다. 만약 원시 실현 가능 기준을 사용할 수 있는 경우 원시 단순(Primal Simplex)이 사용됩니다. 병렬 스레드(매개변수 스레드)의 수가 1보다 크게 설정하고 고급 기준을 사용할 수 없습니다. Concurrentopt 메소드가 사용됩니다.
이 매개변수의 기본값은 다음으로 변경되었습니다. 새(전역) 스레드 매개변수에 대한 설정입니다. 그것은 차례로, 기본값은 1입니다.
변경으로 인해 기본값이 0.01에서 0.9999로 변경되었습니다. 전반적인 분기 전략을 수립했습니다. 이 변경사항은 적용되지 않습니다. 사용자가 자신의 값을 제공하지 않는 한 사용자에게 영향을 미칠 가능성이 있음 bttol의 경우.
"반복 제한과 장벽의 이중"을 의미하는 값과 "교차 없는 장벽"은 더 이상 허용되지 않습니다. 장벽 없이 Barrier를 지정하여 크로스오버를 수행할 수 있습니다. 매개변수 barcrossalg를 사용하여 크로스오버를 지정하지 않습니다. 선별 및 Concurrentopt가 가능한 선택 사항으로 추가되었습니다.
기본값은 1.0e6에서 1.0e8로 증가되어 모델이 무제한을 갖는 것으로 선언될 가능성 최적의 얼굴.
기본값은 명시적인 제한 없음(즉, 매우 큰)으로 변경되었습니다. 이전에는 기본적으로 반복 제한이 적용되었지만 모델 특성에 따라 자동으로 계산됩니다.
기본값은 새로운 값인 "균형"으로 변경되었습니다. 실현 가능한 솔루션을 찾는 것 사이의 균형을 추구합니다. 최적성을 입증합니다.
이동을 강조하는 "최고의 경계"라는 새로운 선택이 추가되었습니다 최적성을 증명하기 위한 공격적인 기법으로서의 최선의 경계 매우 어려운 모델에 대해.
동일한 값이 허용되지만 이제 타당성 알고리즘은 QP 모델의 솔루션을 지원합니다.
이 매개변수는 물론 다음을 제외하고 매개변수 lpmethod와 유사합니다. 대신 QP를 해결하기 위해 어떤 방법을 사용할지 제어합니다. LP의. 기본값은 연속 QP 모델에 Barrier를 사용하는 것입니다. MIQP의 루트 노드에 대한 이중 심플렉스.
이 매개변수는 무료 슬롯 사이트가 조정을 시도할지 여부를 결정합니다. 그렇지 않은 경우 QP를 양수 준확정으로 만들기 위한 MIQP 공식 이미 또는 이미 양의 준확정 행렬을 강화하기 위해 더 나은 수치 성능. 이는 모든 모델에만 적용됩니다. 2차 항에 나타나는 변수는 이진수입니다. 기본값은 응.
이 단일 매개변수는 개별 매개변수의 기본값을 무시합니다. 매개변수 barthreads, mipthreads 및 simthreads. 또한 Concurrentopt 메소드의 스레드 수입니다. 기본값입니다 1입니다.
이 매개변수는 선별에 사용할 방법을 지정하는 데 사용됩니다. 하위 문제.
이 매개변수는 기록된 정보의 양을 제어하는 데 사용됩니다. 선별 알고리즘이 진행됨에 따라 로그 파일(화면)에 기록됩니다.
이 매개변수는 선별 반복 횟수에 대한 제한을 제공합니다. 기본값은 매우 큽니다(예: 제한 없음).
무료 슬롯 사이트 MIP 순회 전략은 때때로 탐색 다이빙을 수행합니다. 어떤 노드를 결정하기 전에 두 하위 노드를 미리 살펴보는 곳 선택합니다. 이 매개변수는 다이빙 횟수를 제어합니다.
이 매개변수는 대칭 파괴 절단 여부를 결정합니다. 전처리 중에 MIP 모델에 추가될 수 있습니다.