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 , 2 , . .
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本文以TSP问题为例，介绍了如何使用SCIP的约束处理器Conshdlr动态添加惰性约束，以提高求解效率。通过对比设置了惰性约束和未设置的情况，展示了在问题规模增大时，使用惰性约束能显著减少求解时间。
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