面向混合整数规划的冲突驱动启发式
最优化与控制
2019-02-08 v1
摘要
现代混合整数规划（MIP）求解器的两个关键要素是：模拟分支定界搜索树中部分深度优先搜索的下潜启发式，以及对不可行子问题进行冲突分析以学习有效约束。迄今，这些技术多被独立研究：原始启发式侧重于在求解过程中尽早发现高质量可行解，冲突分析则用于剪枝搜索树节点并改进对偶界。此处，我们以两种不同方式结合这两类概念。首先，我们开发一种下潜启发式，旨在从 Farkas 对偶生成有效冲突约束。我们表明在原始层面上这等价于针对目标函数朝最佳界下潜的乐观策略。其次，我们利用冲突分析所得信息增强类经典系数下潜的启发式搜索。两种方法的算力表现通过使用源开放 MIP 求解器 SCIP 的实现进行评估。实验在包括 Miplib 2010 与 Cor@l 在内的公开可用测试集上开展。
引用
@article{arxiv.1902.02615,
title = {Conflict-Driven Heuristics for Mixed Integer Programming},
author = {Jakob Witzig and Ambros Gleixner},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.02615},
year = {2019}
}