Gurobi热启动势垒方法

Gurobi是一种用于解决线性规划（LP）、整数规划（IP）和混合整数规划（MIP）问题的商业优化软件。热启动（Warm Start）是指在解决一个优化问题后，使用之前的解作为初始解来解决一个新的类似问题。这种方法可以显著减少求解时间，特别是在解决一系列相关问题时。

Gurobi支持热启动，可以通过设置Start属性来实现。以下是使用Gurobi Python API进行热启动的基本步骤：

1. 首先，安装Gurobi Python API。你可以通过以下命令安装：

pip install gurobipy

1. 然后，导入Gurobi库并创建一个优化模型：

from gurobipy import *

m = Model("my_model")

1. 添加变量和约束到模型中：

x = m.addVar(lb=0, ub=1, vtype=GRB.BINARY, name="x")
y = m.addVar(lb=0, ub=1, vtype=GRB.BINARY, name="y")

m.addConstr(x + y <= 1)

1. 设置目标函数：

m.setObjective(x + 2 * y, GRB.MAXIMIZE)

1. 解决模型：

m.optimize()

1. 保存当前解作为热启动解：

m.write("warm_start.mst")

1. 修改模型（例如，改变目标函数的系数）：

m.setObjective(2 * x + y, GRB.MAXIMIZE)

1. 使用热启动解解决修改后的模型：

m.read("warm_start.mst")
m.optimize()

在这个例子中，我们首先解决了一个简单的二进制线性规划问题，然后将当前解保存为热启动解。接着，我们修改了目标函数的系数，并使用热启动解来解决修改后的模型。这样可以加速求解过程。