OR-Tools CP-SAT求解器中预设解可行性检查的优化问题分析
2025-05-19 22:18:34作者:邵娇湘
问题背景
在OR-Tools的CP-SAT求解器使用过程中,开发者发现了一个关于预设解(hint)可行性验证的问题。当用户提供一个完整的可行解作为提示时,求解器在预处理(presolve)阶段开始时正确识别该解是可行的,但在预处理完成后的模型加载阶段却错误地判定该解不可行。
问题现象
具体表现为:
- 预处理开始时日志显示:"The solution hint is complete and is feasible"
- 预处理完成后模型加载时日志却显示:"The solution hint is complete, but it is infeasible! we will try to repair it"
这种不一致性导致求解器无法直接使用提供的可行解,而是需要额外时间尝试修复这个实际上已经可行的解。当用户选择禁用预处理或强制固定提示值时,求解器能够立即找到正确的解。
技术分析
这个问题源于CP-SAT求解器预处理阶段的实现细节。预处理过程中,求解器会对模型进行多种优化和简化,包括:
- 变量域缩减
- 约束简化
- 对称性检测
- 重复约束消除
- 线性约束重组等
这些优化可能改变模型的表示形式,但理论上应该保持模型的等价性。然而,在处理预设解时,预处理后的模型与原始模型在变量映射或约束表示上可能存在细微差异,导致原本可行的解在新模型中被错误判定为不可行。
解决方案
OR-Tools团队提供了两种临时解决方案:
-
启用完整解保留参数:设置
keep_all_feasible_solutions_in_presolve为true,这会强制求解器在预处理阶段保留所有可行解,但可能影响性能。 -
禁用预处理:通过设置
cp_model_presolve为false完全关闭预处理功能,但这可能丧失预处理带来的性能优势。
最新版本的主干代码中已经修复了这个问题,但修复涉及复杂的底层逻辑调整,不是简单的修改。
对开发者的建议
- 对于使用较旧版本的用户,建议采用上述临时解决方案之一
- 考虑升级到包含修复的最新版本
- 在提供预设解时,可以添加额外的验证逻辑,确保解在预处理前后的一致性
- 对于性能敏感的应用,需要权衡预处理优化和预设解使用之间的平衡
这个问题展示了约束编程系统中预处理阶段与解验证机制之间复杂的交互关系,提醒开发者在设计优化算法时需要全面考虑各种边界情况。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
654
279
暂无简介
Dart
637
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
199
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
860
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
76
100