Optimization 模型修改后的Gurobi恢复优化

据我所知，古洛比在调用模型后继续优化它离开的地方。终止，然后调用模型。再次优化。所以我可以终止并得到目前为止最好的解决方案，然后继续。现在我想做同样的事情，但由于我想使用次优解决方案的一部分，我需要在调用模型之前将一些变量设置为固定值。再次优化并优化模型的其余部分。我如何才能做到这一点，使gurobi不再从头开始？

首先，听起来你在描述一个混合整数程序MIP；模型修正不同于连续优化线性规划、二次规划

修改MIP模型时，树信息不再有用。相反，必须解决连续LP松弛问题，并创建新的分支和切割树。但是，先前的解决方案仍然可以用作MIP开始，这可以减少第二个模型的求解时间

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但是，您的方法可能与冗余，这是一个。您可以通过参数RINS、subipnodes和Heuristics来控制RINS的行为。

是的，您是对的，我正在使用MIP，我将更仔细地了解RINS，我对LP/IP/MIP非常陌生-谢谢您的回答