Python 设定CP-SAT解算器的种子

在谷歌或工具库中，“原始”CP解算器（此处讨论：）可以使用

.ReSeed（）

重新设定种子。但是，较新版本的CP-SAT不能

我的假设是，CP-SAT将彻底尝试您问题中的每一个选项，从可行的选项中选择最大值或最小值（取决于您的优化目标）。因为它会尝试所有这些，所以不需要种子设定，因此该选项对您不可用

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这种理解正确吗？如果是，为什么原始解算器有种子？如果我不正确，新CpSolver中缺少

.ReSeed（）

是否是一个疏忽？

不，你的推理不太正确

是的，CP-SAT解算器将尝试所有选项，并在有限时间内找到解决方案或证明不可行（在某些温和条件下：我不会尝试深入讨论细节，只提及最简单的限制->内存；不太简单：随机重新启动进程）。解算器的这种性质通常被称为完全和（声音）（后者指的是，在可行的情况下，永远不会出现错误分类的输出，如不可行性）。 但是原始的CP解算器也是完整和可靠的

种子设定不应该用作调优参数（而且用例非常有限）。种子被用作-init（解算器中存在随机性，但它是确定性的），在比赛中使用这一事实可能是有意义的（以显示运气或无帮助的调整）

正如@Stradivari在评论中所提到的，在这个过程中有一个种子。如果你想的话，这些也可以设置

可能是这样的：

from ortools.sat.python import cp_model

solver = cp_model.CpSolver()
solver.parameters.random_seed = 10

这显示了python接口，但是protobuf文件是为所有支持的语言编译的，因此这些setter应该在所有api（imho）中都可用

如果我没记错的话，手动设置的参数将在解算开始时显示给您（或者可以通过某种方式获取此信息以进行其他检查）。

github的一个相关问题：