Python 使用Pyomo和启发式求解器

我正在使用Pyomo对我的优化问题（MILP）建模，并使用Gurobi解决它

知道我不关心间隙边界，使用Pyomo模型寻找启发式解决方案的最佳、最快或最简单的方法是什么

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注意：我知道Gurobi有一个启发式解算器，但它没有告诉他们使用的是什么启发式算法

为某个MILP问题找到一个启发式解决方案与优化它一样困难

总的来说，没有最好、最快、最简单的方法。您总是希望利用一些问题特征

开始时，只需使用任何MIP解算器并调整参数以反映您的需要。如果您只需要任何启发式解决方案，请调整解算器的可行性，这可能意味着启发式步骤的频率更高，并尽早停止第一个可行的解决方案

是的，你不知道古洛比在内部使用什么。但是了解所有的代码也不会有多大帮助。这肯定不是你能在维基百科上找到的东西（除了经典的东西，比如orRelaxationiEnducedneighborhoodsearch）

如果您想了解更多关于这些方法的信息，请查看有关MIP启发式的论文！您将看到，大多数启发式算法都与问题的MIP性质紧密结合在一起（尽管我预计在商业应用中也会在内部使用SAT解算器）