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下面就来看看我们第六期是整理了哪些话题吧.
2018年8月22日 Baron求解过大规模非线性问题误差
北-敬一-计算机系统生物学：请问有谁用过Baron解过大规模非线性问题？我发现Baron得出来的解的误差明显大于设定的约束容差（feasibility tolerance)，我的是一个混合整数双线性问题，两三万个连续变量，十几个整数变量，十几个非线性约束。MATLAB/Baron界面，Baron版本均为最新。
留-海德堡-组合优化AI：tolerance指的是MIP Gap，还是某个约束的tolerance呢。Baron没用过，向您学习一下。
北-敬一-计算机系统生物学：不是，我指的是对于一个约束的容差，就是你把解代入一个约束，得出来的值和约束的lhs，rhs（约束不等式两边的常数）的差值。
北-敬一-计算机系统生物学：其实我将这个问题问过Baron的开发者，但他也不知道为什么会这样。
留-海德堡-组合优化AI：试着改改这个tolerance，再跑跑。另外可以再试试其他minlp solver，比如Couenne。
北-敬一-计算机系统生物学：Tolerance 为10e-7或10e-6，有些约束的误差可以达到高于10e2，
目前只有Baron能求全局最优吧，还能怎么改容差差，我本来设定的容差就不高，对于非线性问题好像只有Baron能全局最优吧。
留-海德堡-组合优化AI：大家多读gurobi或者cplex关于分布式算法的文档吧，里面写的很清晰。minlp只是试图全局最优吧?nonconvex的时候，u never know。
2018年8月27日 海德堡大学Panda
王-东北大学-动态优化：Panda 是 Porta 的新版本 有用过Porta或者 Panda的小伙伴可以交流一下。
留-海德堡-组合优化AI：我在美国做硕士论文求convex hull所有facets的时候还用过Porta，去了海德堡才意识到原来是这里出品的。
王-东北大学-动态优化：最近有一篇论文 可以找到0-1混合整数规划凸包的一般描述，需要借助Porta软件来实现。不过貌似Porta的算法是暴力计算，决策变量维数超过30，计算时间就超长。所以我在考虑它的新版本Panda。
留-海德堡-组合优化AI：类似的还有polymake，还有一个Magdeburg大学出品的软件，忘了名字了。
ZHOU-Univ of kentucky：其他的软件还有parma polyhedra library, cddlib, lrslib, 以及新出的Normaliz。
华-统计-交通优化：panda是python的库？
Yin-SMU-Power Engineering Phd：这俩不是一个东西，py的库叫pandas。
2018年8月28日IBM CPLEX 求解binary变量做post processing
Zelene-大连理工-优化：求教各位前辈，我在用IBM ILOG CPLEX IDE求解一个混合整数规划模型时，把其中的一个二维决策变量定义为 float+ 类型，但在最后求得的结果里，该变量还是出现了负数值，请问这是为什么呢？如何可以修正？
留-海德堡-组合优化AI：决策变量不应该是binary么
Zelene-大连理工-优化：我求解的是一个混合整数规划模型，里面有部分变量是连续型的，其中有一个要求是大于零的实数，所以我按照opl建模语言教程把它定义为float+。但不知为何求出来还是有小于零的值。
李-南航大-机场交通优化：那是近似解，有Gap，小于0的值应该很小，接近于0.binary是0-1变量类型的决策变量，但好多VRP问题会有binary类型变量和float+类变量。
留-海德堡-组合优化AI：科学计算都有numerical error。可以做一下post processing～例如binary变量，解出来很有可能是+-0.0000000001，需要做一下post processing，加个判断语句，把这些变成0。
2018年8月29日 优化软件 CPLEX & GUROBI &SCIP
李-西南交大-运输优化系统：想问下我在用yalmip求解的时候，cplex和gurobi都能找到，可是为啥scip一直都是Solver not found，明明这三个软件我都装了~
小千-东普-数据分析：试试重新安装一下，可能是注册表信息损坏。
李-西南交大-运输优化系统：嗯嗯，就是重新装了两遍~，还把原来旧的5.0.1卸载了，装了新的6.0.0。然后我用path在matlab里面搜，确实没看到scip的path，cplex和gurobi的path都有，难道是scip没写matlab的接口？我确实在scip的安装文件夹里没找到跟matlab相关的，装完具体的solver软件还需要在matlab里面添加路径吗，我有点忘记了我之前装cplex和gurobi时候的了~
杨-西南交大-运筹优化：需要添加路径。
李-西南交大-运输优化系统：可是SCIP安装文件夹里面没有m文件。
杨-西南交大-运筹优化：用yalmiptest 命令看看对应的solver是否起作用。
李-西南交大-运输优化系统：添加了一堆空文件夹，yalmiptest查过了，SCIP就是 solver not found。
杨-西南交大-运筹优化：没用过scip，之前折腾过没成功。
李-西南交大-运输优化系统：那yalmip官网上都是骗人的，说可以支持scip，我之前折腾scip也没成功，现在又要用还是不行~我去看看SCIP主页上有没有说相关情况。
杨-西南交大-运筹优化：可以发邮件问问Johan。
李-西南交大-运输优化系统：哈哈，有道理！~可以试试，说不定下个release他就修复这个bug了
杨-西南交大-运筹优化：Scip对mip模型的效率没有gurobi和cplex高。
李-西南交大-运输优化系统：我主要看重SCIP能解nonlinea。但其实我感觉应该SCIP的问题，它安装文件里没写个m文件接入matlab，我看gurobi和cplex都有。
杨-西南交大-运筹优化：我用这两个都没问题。
李-西南交大-运输优化系统：嗯嗯，我也是，cplex和gurobi都没问题，但是这俩好像解不了nonlinear。
王-巴黎六大-运筹：有接口告诉我哈 我两年前试过 没找到接口
杨-西南交大-运筹优化：我之前scip没弄成功啊。
伍-杉数科技：https://www.inverseproblem.co.nz/OPTI/这个的学术版提供了来布接口。
李-西南交大-运输优化系统：
伍-杉数科技：yalmip应该是依赖这个工具包。
李-西南交大-运输优化系统：我好像看到了SCIP官网上说接口要自己整，附了code。
伍-杉数科技：
王-巴黎六大-运筹：这个只能windows用，其他平台不能用的 小心哈。
李-西南交大-运输优化系统：我先看看SCIP的官网的，它好像附了code
伍-杉数科技：可以自行调整编译，确实是依赖这个库。
王-巴黎六大-运筹：Opti是windows接口 其他都不能用。
伍-杉数科技：https://github.com/jonathancurrie/OPTI/tree/master/Solvers/Source/scip，这是接口源码，我想有源码可以调整调整，自己编译一下，不是什么难事
李-西南交大-运输优化系统：恩，我就是在windows的~谢谢，我瞅瞅~SCIP官方在GitHub上的代码已经放弃matlab了。。。
李-西南交大-运输优化系统：没放matlab的，SCIP Interfaces · GitHub，https://github.com/SCIP-Interfaces。
王-巴黎六大-运筹：没必要scip 好多替代的solver啊。
李-西南交大-运输优化系统：我刚刚看的scip官方的，除了lingo，其他解nonlinear的求解器我感觉我都用不了。scip是唯一开源的了。
王-巴黎六大-运筹：Ipopt
李-西南交大-运输优化系统：我的是minlp，就这几个里面选，Baron下来应该就到scip了。
伍-杉数科技：couenne目前只有ampl接口，opti也支持，当然也可以pyomo调用。
王-巴黎六大-运筹：Jump不支持吗？
伍-杉数科技：支持，也是hook的nl那套。以ampl接口为原型。
李-西南交大-运输优化系统：不过你说yalmip也用的OPTI Toolbox，为啥yalmip识别不出SCIP。
伍-杉数科技：不用来布，不用yalmip。
李-西南交大-运输优化系统：果然是要用它的code，不过不知道为什么只能识别linear，却识别不了nonlinear，应该还是它的bug，更新过一次patch的，
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OmYUQO0RodcvPQdYAtkjng
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用户评论
终于找到一篇讲CPLEX细节的文章了！我用的最多的还是BARON，感觉这篇重点分析了一些平时不太会注意的小技巧，真不错！希望以后还能看到更多类似的分享!
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刚开始接触优化软件，CPLEX, BARON, SCIP 感觉名字都一样，这篇文章讲的那些细节确实让我对它们的区别有了更深入的理解，尤其是对于新手来说超实用！
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看完这篇博文后，我对这三个软件的优化技巧有了一个新的认识，原来还能这样玩儿？我之前一直在用他们官网的教程，没想到还有这么多隐藏小心机，真是涨知识了，得早速尝试一下！
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说实话，我对这些优化软件的需求并不是很大，平时工作只需要简单地使用，这篇博文讲的细节实在有些超出我的能力范围了。不过对于专业人士来说确实很有用啊！
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这篇文章写的太技术了，我完全看不懂…还是找个易于理解的文章学习吧，希望以后作者能介绍一些更基础的内容，以便入门者也能快速上手。
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CPLEX 的使用技巧确实是很多，这篇博文的分析很精准，尤其对于复杂模型的优化细节，很有帮助！我已经在项目中尝试了一些建议，效果显著，值得推荐给大家!
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标题写的有些夸张了，我觉得这些 "小心机" 都是基本的操作技巧，并没有特别惊艳之处。如果想深入学习，还是需要查阅专业的书籍和资料。
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博文分析的重点确实很吸引人，比如BARON的内存优化技巧，SCIP的特定算法选择策略等等。希望后续能写更多关于不同软件使用场景下最佳实践的文章，这样对我们更实用!
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这个系列博文不错，之前就一直在寻找一些CPLEX, BARON, SCIP的使用资料，终于找到了！希望作者能持续更新，分享更多宝贵的经验和技巧。
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我目前主要使用SCIP进行优化，这篇博客的分析确实很有帮助，让我对不同的算法和参数设置有了更深入的了解。以后我会根据实际情况进行调整，希望能提升最终效果!
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说实话，这三个软件都太复杂了，学习起来确实有点吃力。希望作者能推出一些针对特定需求的指导教程，比如针对生产调度、物流优化等等，这样更容易理解和应用。
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感觉这篇博文缺乏实用的案例分析，仅仅局限于理论知识讲解，没有办法很好地帮助我将这些技巧应用到实际项目中。希望作者能补充一些具体的案例说明!
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最近一直在研究CPLEX的模型构建方法，这篇博客对优化算法的选择和设置给了一些方向性指导，很有用！我会接下来深入学习一下相关知识，争取尽快上手！
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文章分析得很透，特别是对于SCIP的一些高级特性介绍非常详细。我已经把所有的小技巧都做笔记了，准备在后续的项目中进行尝试和验证。
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这篇博文对我来说太难懂了，我甚至都不太清楚什么是"优化软件CPLEX, BARON, SCIP"。希望作者能用更通俗易懂的语言解释这些概念，或者针对不同的用户群体发布更加细分的文章内容。
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这三个软件其实用途非常广泛，这篇博文只提到了少部分技巧，远远不能囊括所有使用场景和优化方法。希望作者以后能继续推出更多详细的文章，帮助大家深入理解这些工具的强大功能！
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