使用启发式算法生成初始解输入Gurobi 中求解

今天看论文 Double row layout problem. 最后提到一种方法，使用启发式算法生成解当做初始解给Gurobi求解。这样的结合求解可以提高求解效率。主要用到Yalmip 中的 assign 以及usex()命令

例如：

x = sdpvar(1,1);assign(x,pi);optimize([sin(x)^2 <= .1],x,sdpsettings('usex0',1));

我添加的程序片段如下：
aa=[     0     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1   NaN     0     1 1 1 1 1 1 1 1 1 1   NaN   NaN     0     1    1 1 1 1 1 1 1 1   NaN   NaN   NaN     0     1 1     1 1 1 1 1 1   NaN   NaN   NaN   NaN     0     1 1 1 1     1     1     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0     1     1 1     1     1     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0     1 1 1 1 1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0    1   1     1     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0     1     1     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0     1     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0     1   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN   NaN     0];  %这是启发式算法得到的结果 assign(a,aa);  % 把aa 的值赋给变量aops = sdpsettings('solver','gurobi','usex0',1,'gurobi.TimeLimit',10);   % 使用 usex0() 命令使Yalmip识别值。


没有使用启发式算法生成初始解的结果：
Explored 17397 nodes (390282 simplex iterations) in 8.74 seconds
使用启发式算法生成初始解的结果：
Explored 7552 nodes (199913 simplex iterations) in 4.71 seconds
可以看出求解时间，搜索nodes 和 Simplex iterations 得到大规模的降低，提高了求解效率。
这是一个好方法，以后可以用到。另外Yalmip中有很多有意思的操作，自己要好好摸索，及时总结。