チュートリアル(Gurobi Interactive Shell)：パラメータの変更 – Gurobi ヘルプセンター

注：version 11.0.2から Gurobi Interactive Shell の利用は非推奨となりました
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glass4 のようなモデルでは最適化をそのまま続けるよりも、パラメータ設定を変えてみることが有効に働く場合もあります。このモデルのようにIncumbentやBestBdの変化が緩やかな場合、役立つ可能性のあるパラメータの一つが MIPFocusです。このパラメータはMIP最適化の探索戦略を調整するもので、1に設定すると暫定解を見つけることに注力します。パラメータを変更するには2つの方法があります。どちらを利用しても問題ありません。

m.setParam()メソッドを使う方法：

gurobi> m.setParam('MIPFocus', 1)
Set parameter MIPFocus to value 1

m.Params classを編集する方法：

gurobi> m.Params.MIPFocus = 1
Set parameter MIPFocus to value 1

パラメータを設定した後、m.reset() を呼び出して最適化状況をリセットした上で再度m.optimize() を呼び出して最適化をしてみます。

gurobi> m.reset()
Discarded solution information
gurobi> m.optimize()
Gurobi Optimizer version 10.0.1 build v10.0.1rc0 (linux64)
CPU model: 11th Gen Intel(R) Core(TM) i7-1185G7 @ 3.00GHz, instruction set [SSE2]
Thread count: 4 physical cores, 4 logical processors, using up to 4 threads

Optimize a model with 396 rows, 322 columns and 1815 nonzeros
Model fingerprint: 0x541d0ad3
Variable types: 20 continuous, 302 integer (0 binary)
Coefficient statistics:
  Matrix range     [1e+00, 8e+06]
  Objective range  [1e+00, 1e+06]
  Bounds range     [1e+00, 8e+02]
  RHS range        [1e+00, 8e+06]
Presolve removed 4 rows and 5 columns
Presolve time: 0.00s
Presolved: 392 rows, 317 columns, 1815 nonzeros
Variable types: 19 continuous, 298 integer (298 binary)
Found heuristic solution: objective 3.133356e+09

Root relaxation: objective 8.000024e+08, 72 iterations, 0.00 seconds (0.00 work units)

    Nodes    |    Current Node    |     Objective Bounds      |     Work
 Expl Unexpl |  Obj  Depth IntInf | Incumbent    BestBd   Gap | It/Node Time

     0     0 8.0000e+08    0   72 3.1334e+09 8.0000e+08  74.5%     -    0s
H    0     0                    2.400019e+09 8.0000e+08  66.7%     -    0s
H    0     0                    2.220019e+09 8.0000e+08  64.0%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   72 2.2200e+09 8.0000e+08  64.0%     -    0s
H    0     0                    2.166685e+09 8.0000e+08  63.1%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   72 2.1667e+09 8.0000e+08  63.1%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   77 2.1667e+09 8.0000e+08  63.1%     -    0s
H    0     0                    2.133351e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   80 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   80 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   83 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   78 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   83 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   83 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   88 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
     0     0 8.0000e+08    0   66 2.1334e+09 8.0000e+08  62.5%     -    0s
H    0     0                    2.050017e+09 8.0000e+08  61.0%     -    0s
     0     2 8.0000e+08    0   65 2.0500e+09 8.0000e+08  61.0%     -    0s
H    1     4                    2.050017e+09 8.0000e+08  61.0%  74.0    0s
H    6     8                    2.000016e+09 8.0000e+08  60.0%  41.8    0s
H  130   128                    1.700015e+09 8.0000e+08  52.9%  12.7    0s
H  199   203                    1.644459e+09 8.0000e+08  51.4%  10.8    0s
H  213   213                    1.644459e+09 8.0000e+08  51.4%  10.8    1s
H  244   269                    1.633347e+09 8.0001e+08  51.0%  11.0    1s
  1428  1027 1.5333e+09   40   44 1.6333e+09 8.0001e+08  51.0%  15.5    5s
  3138  1602 1.3750e+09   58   22 1.6333e+09 8.0001e+08  51.0%  20.5   10s
* 4233  2185              66    1.600017e+09 8.0001e+08  50.0%  21.5   12s
* 4238  2082              67    1.550017e+09 8.0001e+08  48.4%  21.5   12s
H 4308  2026                    1.500016e+09 8.0001e+08  46.7%  21.6   14s
  4457  2226 1.1000e+09   36   65 1.5000e+09 8.0001e+08  46.7%  22.6   15s
H 4809  2136                    1.450016e+09 8.0001e+08  44.8%  23.4   16s
H 4908  2043                    1.400013e+09 8.0001e+08  42.9%  23.9   17s
H 5098  2027                    1.350013e+09 8.0001e+08  40.7%  24.8   18s
H 5282  1752                    1.200013e+09 8.0001e+08  33.3%  25.7   18s

Interrupt request received

Cutting planes:
  Gomory: 37
  Cover: 9
  Implied bound: 41
  MIR: 51
  Flow cover: 266
  RLT: 107
  Relax-and-lift: 99

Explored 5332 nodes (140122 simplex iterations) in 19.00 seconds (18.72 work units)
Thread count was 4 (of 4 available processors)

Solution count 10: 1.20001e+09 1.35001e+09 1.40001e+09 ... 1.64446e+09

Solve interrupted
Best objective 1.200012600000e+09, best bound 8.000066838804e+08, gap 33.3335%

結果を見ると、期待した通りより良い暫定解をより早く見つけることができています(今回の目的関数値= 1.2e9 VS デフォルトの目的関数値=1.5e9)。

setParam() メソッドは非常に柔軟に設計されています。このメソッドは引数にワイルドカードを許容し大文字や小文字の違いは無視されます。すなわち次のコマンドはそれぞれ等価です。

gurobi> m.setParam('NODELIMIT', 100)
gurobi> m.setParam('NodeLimit', 100)
gurobi> m.setParam('NodeL*', 100)
gurobi> m.setParam('N???Limit', 100)

ワイルドカードを使ってマッチするパラメータを取得することもできます。

gurobi> m.setParam('*Cuts', 2)
Matching parameters: ['Cuts', 'CliqueCuts', 'CoverCuts', 'FlowCoverCuts',
'FlowPathCuts', 'GUBCoverCuts', 'ImpliedCuts', 'MIPSepCuts', 'MIRCuts', 
'ModKCuts', 'NetworkCuts', 'SubMIPCuts', 'ZeroHalfCuts']

Model.Params は setParam()よりも若干柔軟性が低いといえます。特に上記のようなワイルドカードの使用は許容されていません。パラメータ名の大文字小文字はどちらの方法でも気にする必要なく使えますので m.Params.Heuristics と m.Params.heuristics は等価です。

利用可能なパラメータセットはparamHelp() コマンドから表示できます。また、特定のパラメータに対する詳細な情報はparamHelp('MIPGap')などとすることで取得可能です。

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その他の資料

What is the Gurobi Interactive Shell (gurobi.sh or gurobi.bat)?

その他の資料

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