基于SCIP的约束处理器Conshdlr添加惰性约束——以TSP问题为例

文章目录

  • 1. TSP案例引入
  • 2. 考虑惰性约束的求解效率对比
    • 2.1 求解基础TSP模型
    • 2.2 基于SCIP的Conshdlr添加惰性约束

1. TSP案例引入

在运筹学建模和求解过程中，“lazy constraints”（惰性约束）是一种动态添加约束的策略，松弛部分约束后求解得到的“可行解”，不断地进行可行性判断，相对于添加过多约束导致模型求解过慢的情况，动态添加约束有时候能够数以百倍地提升求解效率。

我们以经典的TSP问题为例，介绍 pyscipopt(SCIP) 如何通过 Conshdlr（约束处理器）动态添加约束，并对比设置惰性约束和直接求解包含全量约束的两种方法的效率。给定的 TSP 案例描述如下：

已知，有一个顶点集合 V = { 1

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