Scip.

Solução de programas inteiros de restrição
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Scip. Classificação e resumo

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  • Zuse Institute Berlin
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Scip. Descrição

O SCIP é atualmente um dos mais rápidos solucionador de programação de inteiros mistos não comerciais. É também uma estrutura para a programação inteira de restrição e corte-e-preço. Permite o controle total do processo de solução e o acesso de informações detalhadas até as entranhas do solucionador. Dê ao SCIP Tente ver como isso irá ajudá-lo a resolver problemas de programação inteira. Principais características: é uma estrutura para ramificação, corte, precificação e propagação. É altamente flexível através de muitos plugins de usuário possíveis: Manipuladores de restrição para implementar restrições arbitrárias, PRICES variáveis para criar dinamicamente variáveis de problemas, propagadores de domínio para aplicar propagações independentes de restrição nos domínios das variáveis, Corte os separadores para aplicar planos de corte no relaxamento LP, relaxadores para proporcionar relaxamentos e limites duplos além do relaxamento LP, Heurísticas primordiais para procurar soluções viáveis com apoio específico para sondagem e mergulho, Nó Selectores para guiar a pesquisa, regras de ramificação para dividir o problema em subproblemas, Os pressolidores para simplificar o problema resolvido, Os leitores de arquivos analisam diferentes formatos de arquivo de entrada, manipuladores de eventos a serem informados em eventos específicos, por exemplo, depois que um nó foi resolvido, uma variável específica altera seus limites, ou uma nova solução primordial é encontrada, exibir manipuladores para criar colunas adicionais na saída do solver. manipuladores de diálogo para estender o shell de comando incluído. Toda unidade existente é implementada como um plugin, levando a uma interface flexível o suficiente para atender às necessidades da maioria das extensões adicionais de usuário. Um gerenciamento de piscina de corte dinâmico está incluído. O usuário pode misturar variáveis de problemas pré-processados e ativos em expressões: eles são automaticamente transformados em variáveis de problemas ativos correspondentes. Arbitrariamente Muitas crianças por nó podem ser criadas, e as diferentes crianças podem ser arbitrariamente definidas. Ele tem um suporte a solver LP aberto. Atualmente suporta: cplex Gurobi xpress-MP Mosek soplex qsopt CLP. O relaxamento LP não precisa ser resolvido em todos os nó (pode até ser desligado completamente, imitando um solucionador de programação de restrição puro). relaxamentos adicionais (por exemplo, relaxamentos semidefinitos ou relaxamentos lagrangianos) podem ser incluídos, trabalhando em paralelo ou intercalado. A análise de conflito pode ser aplicada para aprender com subproblemas inviáveis. O gerenciamento de memória dinâmica reduz o número de chamadas do sistema de operação com a detecção de vazamento automático de memória no modo de depuração.


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