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SCIP を使用して解決したい混合整数二次計画法 (MIQP) があります。プログラムは、整数変数を修正すると、問題が線形プログラムになるような形式になっています。そして、連続変数を修正すると、整数計画になります。簡単な例:

最大 \Sigma_{i} n_i * f_i(x_i)

そのような。
n_1 * x_1 + n2 * x_2 < t
n_3 * x_1 + n2 * x_2 < m
.
.
n_i や x_i などの多くのランダム二次
制約

ここで、f_i は凹型の区分的線形関数です。
x_i は連続変数です (実数値を取ります)
n_i は整数変数です

SCIPを使用して問題を解決できます。しかし、多数の変数を伴う問題では、SCIP は解決策を見つけるのに多くの時間を要します。私は特に、多くの主解が見つからないことに気付きました。したがって、上限が減少する速度は非常に遅いです。ただし、セット ヒューリスティックスの強調をアグレッシブにすることで、より良い結果を得ることができました。
誰かが次の質問について私を導くことができれば素晴らしいことです
.1）上記のモデルに完全に適合する問題を解決する特定のアルゴリズム/ソフトウェアパッケージはありますか？
2) 主解が見つかる速度を改善する方法に関する提案。
3) より良い結果を得るには、どのタイプの分岐を使用できますか?
4) パフォーマンスを改善するためのガイダンスは本当に役に立ちます。

整数制約も緩和して大丈夫です。

ありがとう

Python で SCIP を使用しようとしていますが、SCIP 最適化スイート 3.2.1 をインストールしました。PYSCIPOPT を使用して最適化の質問を組み立てるのに問題があります。解決する変数が2000以上あるので、行列表記を使用してPythonで質問を組み立てることができるのでしょうか?

NEOS Server for SCIP の使用方法を理解しようとしています。CPLEX LP ファイル形式に関するチュートリアルは既に読みました。しかし、それでも私は結果を得ることができません。

そのチュートリアルで提供されている例を見てみましょう。

どの形式 (ファイル拡張子) で保存する必要がありますか? .MPS1番目のボタン（MPS形式のデータファイルへの完全なパスを入力してください）を使用してアップロードしてみました。しかし、私は得ました：

SCIP で使用する .zpl 形式のファイルを作成するにはどうすればよいですか? 問題をメモ帳に書き、.zpl として保存しますか?

最適化問題を zimpl で記述し、SCIP を使用して解決しました。私の制約の1つは

ここで、xはn*1ベクトルで、Qはn*n共分散行列です。現在、txt ファイルから共分散行列を読み取っていますが、非常に大きい (3000*3000) ため、次のようなものを使用しましたparam[I]=read "cov.txt"。

SCIP を使用して zpl ファイルを読み取ると、解析に時間がかかります。問題にデータをロードするためのより良い方法があるのではないかと思っています。ファイル (ディスク IO) を介して zimpl モデルのパラメータに値を渡す必要がありますか? それともメモリを使用して値を渡すことができますか?

scip python インターフェイスを使用して二次制約を追加するにはどうすればよいですか? 例の 1 つで、model.addCons( x*x+y*y<=6) のようなものが表示されます。ただし、多くの変数があるため (x1..xn であり、制約の形式は ですx'Qx<=0.2。x は n*1 で、Q は n*n です)。 、この方法はむしろ不可能です。線形制約と同じように、二次制約を係数の Python 辞書に入れるにはどうすればよいですか? (coeffs={x**2:3.0，y**2:1.0,z**2:5.0}たとえば、私が望むなら3x^2+y^2+5z^2<=10)