Python CP-SAT：较高的num_search_workers值会增加解析时间

亲爱的，
我正在玩num\u search\u workers参数，我发现windows上的或7.5工具有一个奇怪的行为。
我在32核机器上进行了以下测试，发现1个线程的性能最好。
你知道为什么吗

开始解决使用1线程。。。 在13.578秒内解决

开始解决使用2个线程。。。 在45.832秒内解决

开始解决使用4个线程。。。 在53.031秒内解决

开始解决使用8个线程。。。 在62.013秒内解决

开始解决使用16个线程。。。 在157.5秒内解决

开始解决使用32个线程。。。 在807.778秒内解决

开始使用64个线程求解。。。 在386.252秒内解决

模型大致如下：
考虑到Self.SugGeStdIsAdvices是BooVARS（决策变量）的字典。 问题是：

model.Add(sum(self.scenario.constants['scaling_factor']*self.suggested_decisions[r][0] for r in self.all_records)>=sum(sum(self.suggested_decisions[r][d]*(int(0.60*self.scenario.constants['scaling_factor']))for r in self.all_records) for d in self.all_decisions))
model.Add(sum(int(self.scenario.dataset['AMOUNT_FINANCED'][r])*self.suggested_decisions[r][0] for r in self.all_records)>=2375361256)
model.Add(sum(self.scenario.constants['scaling_factor']*self.scenario.dataset['Bad'][r]*self.suggested_decisions[r][0] for r in self.all_records)<=sum(self.suggested_decisions[r][0]*int(self.scenario.constants['scaling_factor']*0.038) for r in self.all_records))
model.Maximize(sum(int(self.scenario.dataset[\'AMOUNT_FINANCED\'][r])*self.suggested_decisions[r][0] for r in self.all_records))

model.Add（sum（self.scenario.constants['scaling_factor']]*self.all_记录中r的sum（self.scenario.constants['scaling_factor']]*self.all_记录中r的sum（self.suggered_decisions[r][d]*（int（0.60*self.scenario.constants['scaling_factor']））sel
模型.Add（总和（int（self.scenario.dataset['AMOUNT\u financiated'][r]）*self.all\u记录中r的self.suggered\u决策[r][0]>=2375361256）
model.Add（总和（self.scenario.constants['scaling_factor']*self.scenario.dataset['Bad'][r]*self.self中r的建议_决策[r][0]）欢迎来到并行世界

1到8个线程，你就是不走运。工作人员之间的通信会改变搜索速度并减慢搜索速度

超过8个线程，您很可能是内存受限

尽管如此，这是非常罕见的

你能把模型发给我吗？
在我的问题中添加了一部分代码。这基本上是一个带有线性约束的二进制问题。是否有一个标准来选择何时使用一个或多个线程。谢谢！！！@stefanoguerrieri导出一个模型do:
用open（“model.proto”，“w”）作为f:f.write（str（model.proto（））
您可以通过电子邮件（不确定）发送给他，也可以将其附加到问题上，谢谢！我创建了一个问题：明白了。非常有趣的模型。多个重叠事实。默认的searchin 1线程非常幸运。该模型是一个大型线性系统。您添加的第一个线程在线性部分（分支、MIP剪切…）的速度往往较慢。在8个线程以上，我不会遇到您的速度减慢（请确保您报告walltime而不是cputime），因此我的系统可能会更少内存限制。是的，当我运行solve方法时，时间被视为结束-开始