source: trunk/Cbc/src/CbcHeuristicDive.cpp @ 1613

Last change on this file since 1613 was 1613, checked in by forrest, 9 years ago

add variations to heuristic and when to call tuning

File size: 39.1 KB
Line 
1/* $Id: CbcHeuristicDive.cpp 1240 2009-10-02 18:41:44Z forrest $ */
2// Copyright (C) 2008, International Business Machines
3// Corporation and others.  All Rights Reserved.
4// This code is licensed under the terms of the Eclipse Public License (EPL).
5
6#if defined(_MSC_VER)
7// Turn off compiler warning about long names
8#  pragma warning(disable:4786)
9#endif
10
11#include "CbcHeuristicDive.hpp"
12#include "CbcStrategy.hpp"
13#include "OsiAuxInfo.hpp"
14#include  "CoinTime.hpp"
15
16#ifdef COIN_HAS_CLP
17#include "OsiClpSolverInterface.hpp"
18#endif
19
20//#define DIVE_FIX_BINARY_VARIABLES
21//#define DIVE_DEBUG
22
23// Default Constructor
24CbcHeuristicDive::CbcHeuristicDive()
25        : CbcHeuristic()
26{
27    // matrix and row copy will automatically be empty
28    downLocks_ = NULL;
29    upLocks_ = NULL;
30    downArray_ = NULL;
31    upArray_ = NULL;
32    percentageToFix_ = 0.2;
33    maxIterations_ = 100;
34    maxSimplexIterations_ = 10000;
35    maxSimplexIterationsAtRoot_ = 1000000;
36    maxTime_ = 600;
37    whereFrom_ = 255 - 2 - 16 + 256;
38    decayFactor_ = 1.0;
39}
40
41// Constructor from model
42CbcHeuristicDive::CbcHeuristicDive(CbcModel & model)
43        : CbcHeuristic(model)
44{
45    downLocks_ = NULL;
46    upLocks_ = NULL;
47    downArray_ = NULL;
48    upArray_ = NULL;
49    // Get a copy of original matrix
50    assert(model.solver());
51    // model may have empty matrix - wait until setModel
52    const CoinPackedMatrix * matrix = model.solver()->getMatrixByCol();
53    if (matrix) {
54        matrix_ = *matrix;
55        matrixByRow_ = *model.solver()->getMatrixByRow();
56        validate();
57    }
58    percentageToFix_ = 0.2;
59    maxIterations_ = 100;
60    maxSimplexIterations_ = 10000;
61    maxSimplexIterationsAtRoot_ = 1000000;
62    maxTime_ = 600;
63    whereFrom_ = 255 - 2 - 16 + 256;
64    decayFactor_ = 1.0;
65}
66
67// Destructor
68CbcHeuristicDive::~CbcHeuristicDive ()
69{
70    delete [] downLocks_;
71    delete [] upLocks_;
72    assert (!downArray_);
73}
74
75// Create C++ lines to get to current state
76void
77CbcHeuristicDive::generateCpp( FILE * fp, const char * heuristic)
78{
79    // hard coded as CbcHeuristic virtual
80    CbcHeuristic::generateCpp(fp, heuristic);
81    if (percentageToFix_ != 0.2)
82        fprintf(fp, "3  %s.setPercentageToFix(%.f);\n", heuristic, percentageToFix_);
83    else
84        fprintf(fp, "4  %s.setPercentageToFix(%.f);\n", heuristic, percentageToFix_);
85    if (maxIterations_ != 100)
86        fprintf(fp, "3  %s.setMaxIterations(%d);\n", heuristic, maxIterations_);
87    else
88        fprintf(fp, "4  %s.setMaxIterations(%d);\n", heuristic, maxIterations_);
89    if (maxSimplexIterations_ != 10000)
90        fprintf(fp, "3  %s.setMaxSimplexIterations(%d);\n", heuristic, maxSimplexIterations_);
91    else
92        fprintf(fp, "4  %s.setMaxSimplexIterations(%d);\n", heuristic, maxSimplexIterations_);
93    if (maxTime_ != 600)
94        fprintf(fp, "3  %s.setMaxTime(%.2f);\n", heuristic, maxTime_);
95    else
96        fprintf(fp, "4  %s.setMaxTime(%.2f);\n", heuristic, maxTime_);
97}
98
99// Copy constructor
100CbcHeuristicDive::CbcHeuristicDive(const CbcHeuristicDive & rhs)
101        :
102        CbcHeuristic(rhs),
103        matrix_(rhs.matrix_),
104        matrixByRow_(rhs.matrixByRow_),
105        percentageToFix_(rhs.percentageToFix_),
106        maxIterations_(rhs.maxIterations_),
107        maxSimplexIterations_(rhs.maxSimplexIterations_),
108        maxSimplexIterationsAtRoot_(rhs.maxSimplexIterationsAtRoot_),
109        maxTime_(rhs.maxTime_)
110{
111    downArray_ = NULL;
112    upArray_ = NULL;
113    if (rhs.downLocks_) {
114        int numberIntegers = model_->numberIntegers();
115        downLocks_ = CoinCopyOfArray(rhs.downLocks_, numberIntegers);
116        upLocks_ = CoinCopyOfArray(rhs.upLocks_, numberIntegers);
117    } else {
118        downLocks_ = NULL;
119        upLocks_ = NULL;
120    }
121}
122
123// Assignment operator
124CbcHeuristicDive &
125CbcHeuristicDive::operator=( const CbcHeuristicDive & rhs)
126{
127    if (this != &rhs) {
128        CbcHeuristic::operator=(rhs);
129        matrix_ = rhs.matrix_;
130        matrixByRow_ = rhs.matrixByRow_;
131        percentageToFix_ = rhs.percentageToFix_;
132        maxIterations_ = rhs.maxIterations_;
133        maxSimplexIterations_ = rhs.maxSimplexIterations_;
134        maxSimplexIterationsAtRoot_ = rhs.maxSimplexIterationsAtRoot_;
135        maxTime_ = rhs.maxTime_;
136        delete [] downLocks_;
137        delete [] upLocks_;
138        if (rhs.downLocks_) {
139            int numberIntegers = model_->numberIntegers();
140            downLocks_ = CoinCopyOfArray(rhs.downLocks_, numberIntegers);
141            upLocks_ = CoinCopyOfArray(rhs.upLocks_, numberIntegers);
142        } else {
143            downLocks_ = NULL;
144            upLocks_ = NULL;
145        }
146    }
147    return *this;
148}
149
150// Resets stuff if model changes
151void
152CbcHeuristicDive::resetModel(CbcModel * model)
153{
154    model_ = model;
155    assert(model_->solver());
156    // Get a copy of original matrix
157    const CoinPackedMatrix * matrix = model_->solver()->getMatrixByCol();
158    // model may have empty matrix - wait until setModel
159    if (matrix) {
160        matrix_ = *matrix;
161        matrixByRow_ = *model->solver()->getMatrixByRow();
162        validate();
163    }
164}
165
166// update model
167void CbcHeuristicDive::setModel(CbcModel * model)
168{
169    model_ = model;
170    assert(model_->solver());
171    // Get a copy of original matrix
172    const CoinPackedMatrix * matrix = model_->solver()->getMatrixByCol();
173    if (matrix) {
174        matrix_ = *matrix;
175        matrixByRow_ = *model->solver()->getMatrixByRow();
176        // make sure model okay for heuristic
177        validate();
178    }
179}
180
181bool CbcHeuristicDive::canHeuristicRun()
182{
183    return shouldHeurRun_randomChoice();
184}
185
186inline bool compareBinaryVars(const PseudoReducedCost obj1,
187                              const PseudoReducedCost obj2)
188{
189    return obj1.pseudoRedCost > obj2.pseudoRedCost;
190}
191
192// See if diving will give better solution
193// Sets value of solution
194// Returns 1 if solution, 0 if not
195int
196CbcHeuristicDive::solution(double & solutionValue,
197                           double * betterSolution)
198{
199    int nodeCount = model_->getNodeCount();
200    if (feasibilityPumpOptions_>0 && (nodeCount % feasibilityPumpOptions_) != 0)
201        return 0;
202#ifdef DIVE_DEBUG
203    std::cout << "solutionValue = " << solutionValue << std::endl;
204#endif
205    ++numCouldRun_;
206
207    // test if the heuristic can run
208    if (!canHeuristicRun())
209        return 0;
210
211#ifdef JJF_ZERO
212    // See if to do
213    if (!when() || (when() % 10 == 1 && model_->phase() != 1) ||
214            (when() % 10 == 2 && (model_->phase() != 2 && model_->phase() != 3)))
215        return 0; // switched off
216#endif
217
218#ifdef DIVE_DEBUG
219    int nRoundInfeasible = 0;
220    int nRoundFeasible = 0;
221    int reasonToStop = 0;
222#endif
223    double time1 = CoinCpuTime();
224    int numberSimplexIterations = 0;
225    int maxSimplexIterations = (model_->getNodeCount()) ? maxSimplexIterations_
226                               : maxSimplexIterationsAtRoot_;
227
228    OsiSolverInterface * solver = cloneBut(6); // was model_->solver()->clone();
229# ifdef COIN_HAS_CLP
230    OsiClpSolverInterface * clpSolver
231    = dynamic_cast<OsiClpSolverInterface *> (solver);
232    if (clpSolver) {
233        // say give up easily
234        ClpSimplex * clpSimplex = clpSolver->getModelPtr();
235        clpSimplex->setMoreSpecialOptions(clpSimplex->moreSpecialOptions() | 64);
236    }
237# endif
238    const double * lower = solver->getColLower();
239    const double * upper = solver->getColUpper();
240    const double * rowLower = solver->getRowLower();
241    const double * rowUpper = solver->getRowUpper();
242    const double * solution = solver->getColSolution();
243    const double * objective = solver->getObjCoefficients();
244    double integerTolerance = model_->getDblParam(CbcModel::CbcIntegerTolerance);
245    double primalTolerance;
246    solver->getDblParam(OsiPrimalTolerance, primalTolerance);
247
248    int numberRows = matrix_.getNumRows();
249    assert (numberRows <= solver->getNumRows());
250    int numberIntegers = model_->numberIntegers();
251    const int * integerVariable = model_->integerVariable();
252    double direction = solver->getObjSense(); // 1 for min, -1 for max
253    double newSolutionValue = direction * solver->getObjValue();
254    int returnCode = 0;
255    // Column copy
256    const double * element = matrix_.getElements();
257    const int * row = matrix_.getIndices();
258    const CoinBigIndex * columnStart = matrix_.getVectorStarts();
259    const int * columnLength = matrix_.getVectorLengths();
260#ifdef DIVE_FIX_BINARY_VARIABLES
261    // Row copy
262    const double * elementByRow = matrixByRow_.getElements();
263    const int * column = matrixByRow_.getIndices();
264    const CoinBigIndex * rowStart = matrixByRow_.getVectorStarts();
265    const int * rowLength = matrixByRow_.getVectorLengths();
266#endif
267
268    // Get solution array for heuristic solution
269    int numberColumns = solver->getNumCols();
270    double * newSolution = new double [numberColumns];
271    memcpy(newSolution, solution, numberColumns*sizeof(double));
272
273    // vectors to store the latest variables fixed at their bounds
274    int* columnFixed = new int [numberIntegers];
275    double* originalBound = new double [numberIntegers];
276    bool * fixedAtLowerBound = new bool [numberIntegers];
277    PseudoReducedCost * candidate = new PseudoReducedCost [numberIntegers];
278    double * random = new double [numberIntegers];
279
280    int maxNumberAtBoundToFix = static_cast<int> (floor(percentageToFix_ * numberIntegers));
281
282    // count how many fractional variables
283    int numberFractionalVariables = 0;
284    for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
285        random[i] = randomNumberGenerator_.randomDouble() + 0.3;
286        int iColumn = integerVariable[i];
287        double value = newSolution[iColumn];
288        if (fabs(floor(value + 0.5) - value) > integerTolerance) {
289            numberFractionalVariables++;
290        }
291    }
292
293    const double* reducedCost = NULL;
294    // See if not NLP
295    if (model_->solverCharacteristics()->reducedCostsAccurate())
296        reducedCost = solver->getReducedCost();
297
298    int iteration = 0;
299    while (numberFractionalVariables) {
300        iteration++;
301
302        // initialize any data
303        initializeData();
304
305        // select a fractional variable to bound
306        int bestColumn = -1;
307        int bestRound; // -1 rounds down, +1 rounds up
308        bool canRound = selectVariableToBranch(solver, newSolution,
309                                               bestColumn, bestRound);
310
311        // if the solution is not trivially roundable, we don't try to round;
312        // if the solution is trivially roundable, we try to round. However,
313        // if the rounded solution is worse than the current incumbent,
314        // then we don't round and proceed normally. In this case, the
315        // bestColumn will be a trivially roundable variable
316        if (canRound) {
317            // check if by rounding all fractional variables
318            // we get a solution with an objective value
319            // better than the current best integer solution
320            double delta = 0.0;
321            for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
322                int iColumn = integerVariable[i];
323                double value = newSolution[iColumn];
324                if (fabs(floor(value + 0.5) - value) > integerTolerance) {
325                    assert(downLocks_[i] == 0 || upLocks_[i] == 0);
326                    double obj = objective[iColumn];
327                    if (downLocks_[i] == 0 && upLocks_[i] == 0) {
328                        if (direction * obj >= 0.0)
329                            delta += (floor(value) - value) * obj;
330                        else
331                            delta += (ceil(value) - value) * obj;
332                    } else if (downLocks_[i] == 0)
333                        delta += (floor(value) - value) * obj;
334                    else
335                        delta += (ceil(value) - value) * obj;
336                }
337            }
338            if (direction*(solver->getObjValue() + delta) < solutionValue) {
339#ifdef DIVE_DEBUG
340                nRoundFeasible++;
341#endif
342                // Round all the fractional variables
343                for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
344                    int iColumn = integerVariable[i];
345                    double value = newSolution[iColumn];
346                    if (fabs(floor(value + 0.5) - value) > integerTolerance) {
347                        assert(downLocks_[i] == 0 || upLocks_[i] == 0);
348                        if (downLocks_[i] == 0 && upLocks_[i] == 0) {
349                            if (direction * objective[iColumn] >= 0.0)
350                                newSolution[iColumn] = floor(value);
351                            else
352                                newSolution[iColumn] = ceil(value);
353                        } else if (downLocks_[i] == 0)
354                            newSolution[iColumn] = floor(value);
355                        else
356                            newSolution[iColumn] = ceil(value);
357                    }
358                }
359                break;
360            }
361#ifdef DIVE_DEBUG
362            else
363                nRoundInfeasible++;
364#endif
365        }
366
367        // do reduced cost fixing
368#ifdef DIVE_DEBUG
369        int numberFixed = reducedCostFix(solver);
370        std::cout << "numberReducedCostFixed = " << numberFixed << std::endl;
371#else
372        reducedCostFix(solver);
373#endif
374
375        int numberAtBoundFixed = 0;
376#ifdef DIVE_FIX_BINARY_VARIABLES
377        // fix binary variables based on pseudo reduced cost
378        if (binVarIndex_.size()) {
379            int cnt = 0;
380            int n = static_cast<int>(binVarIndex_.size());
381            for (int j = 0; j < n; j++) {
382                int iColumn1 = binVarIndex_[j];
383                double value = newSolution[iColumn1];
384                if (fabs(value) <= integerTolerance &&
385                        lower[iColumn1] != upper[iColumn1]) {
386                    double maxPseudoReducedCost = 0.0;
387#ifdef DIVE_DEBUG
388                    std::cout << "iColumn1 = " << iColumn1 << ", value = " << value << std::endl;
389#endif
390                    int iRow = vbRowIndex_[j];
391                    double chosenValue = 0.0;
392                    for (int k = rowStart[iRow]; k < rowStart[iRow] + rowLength[iRow]; k++) {
393                        int iColumn2 = column[k];
394#ifdef DIVE_DEBUG
395                        std::cout << "iColumn2 = " << iColumn2 << std::endl;
396#endif
397                        if (iColumn1 != iColumn2) {
398                            double pseudoReducedCost = fabs(reducedCost[iColumn2] *
399                                                            elementByRow[k]);
400#ifdef DIVE_DEBUG
401                            int k2;
402                            for (k2 = rowStart[iRow]; k2 < rowStart[iRow] + rowLength[iRow]; k2++) {
403                                if (column[k2] == iColumn1)
404                                    break;
405                            }
406                            std::cout << "reducedCost[" << iColumn2 << "] = "
407                                      << reducedCost[iColumn2]
408                                      << ", elementByRow[" << iColumn2 << "] = " << elementByRow[k]
409                                      << ", elementByRow[" << iColumn1 << "] = " << elementByRow[k2]
410                                      << ", pseudoRedCost = " << pseudoReducedCost
411                                      << std::endl;
412#endif
413                            if (pseudoReducedCost > maxPseudoReducedCost)
414                                maxPseudoReducedCost = pseudoReducedCost;
415                        } else {
416                            // save value
417                            chosenValue = fabs(elementByRow[k]);
418                        }
419                    }
420                    assert (chosenValue);
421                    maxPseudoReducedCost /= chosenValue;
422#ifdef DIVE_DEBUG
423                    std::cout << ", maxPseudoRedCost = " << maxPseudoReducedCost << std::endl;
424#endif
425                    candidate[cnt].var = iColumn1;
426                    candidate[cnt++].pseudoRedCost = maxPseudoReducedCost;
427                }
428            }
429#ifdef DIVE_DEBUG
430            std::cout << "candidates for rounding = " << cnt << std::endl;
431#endif
432            std::sort(candidate, candidate + cnt, compareBinaryVars);
433            for (int i = 0; i < cnt; i++) {
434                int iColumn = candidate[i].var;
435                if (numberAtBoundFixed < maxNumberAtBoundToFix) {
436                    columnFixed[numberAtBoundFixed] = iColumn;
437                    originalBound[numberAtBoundFixed] = upper[iColumn];
438                    fixedAtLowerBound[numberAtBoundFixed] = true;
439                    solver->setColUpper(iColumn, lower[iColumn]);
440                    numberAtBoundFixed++;
441                    if (numberAtBoundFixed == maxNumberAtBoundToFix)
442                        break;
443                }
444            }
445        }
446#endif
447
448        // fix other integer variables that are at their bounds
449        int cnt = 0;
450#ifdef GAP
451        double gap = 1.0e30;
452#endif
453        if (reducedCost && true) {
454#ifndef JJF_ONE
455            cnt = fixOtherVariables(solver, solution, candidate, random);
456#else
457#ifdef GAP
458            double cutoff = model_->getCutoff() ;
459            if (cutoff < 1.0e20 && false) {
460                double direction = solver->getObjSense() ;
461                gap = cutoff - solver->getObjValue() * direction ;
462                gap *= 0.1; // Fix more if plausible
463                double tolerance;
464                solver->getDblParam(OsiDualTolerance, tolerance) ;
465                if (gap <= 0.0)
466                    gap = tolerance;
467                gap += 100.0 * tolerance;
468            }
469            int nOverGap = 0;
470#endif
471            int numberFree = 0;
472            int numberFixed = 0;
473            for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
474                int iColumn = integerVariable[i];
475                if (upper[iColumn] > lower[iColumn]) {
476                    numberFree++;
477                    double value = newSolution[iColumn];
478                    if (fabs(floor(value + 0.5) - value) <= integerTolerance) {
479                        candidate[cnt].var = iColumn;
480                        candidate[cnt++].pseudoRedCost =
481                            fabs(reducedCost[iColumn] * random[i]);
482#ifdef GAP
483                        if (fabs(reducedCost[iColumn]) > gap)
484                            nOverGap++;
485#endif
486                    }
487                } else {
488                    numberFixed++;
489                }
490            }
491#ifdef GAP
492            int nLeft = maxNumberAtBoundToFix - numberAtBoundFixed;
493#ifdef CLP_INVESTIGATE4
494            printf("cutoff %g obj %g nover %d - %d free, %d fixed\n",
495                   cutoff, solver->getObjValue(), nOverGap, numberFree, numberFixed);
496#endif
497            if (nOverGap > nLeft && true) {
498                nOverGap = CoinMin(nOverGap, nLeft + maxNumberAtBoundToFix / 2);
499                maxNumberAtBoundToFix += nOverGap - nLeft;
500            }
501#else
502#ifdef CLP_INVESTIGATE4
503            printf("cutoff %g obj %g - %d free, %d fixed\n",
504                   model_->getCutoff(), solver->getObjValue(), numberFree, numberFixed);
505#endif
506#endif
507#endif
508        } else {
509            for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
510                int iColumn = integerVariable[i];
511                if (upper[iColumn] > lower[iColumn]) {
512                    double value = newSolution[iColumn];
513                    if (fabs(floor(value + 0.5) - value) <= integerTolerance) {
514                        candidate[cnt].var = iColumn;
515                        candidate[cnt++].pseudoRedCost = numberIntegers - i;
516                    }
517                }
518            }
519        }
520        std::sort(candidate, candidate + cnt, compareBinaryVars);
521        for (int i = 0; i < cnt; i++) {
522            int iColumn = candidate[i].var;
523            if (upper[iColumn] > lower[iColumn]) {
524                double value = newSolution[iColumn];
525                if (fabs(floor(value + 0.5) - value) <= integerTolerance &&
526                        numberAtBoundFixed < maxNumberAtBoundToFix) {
527                    // fix the variable at one of its bounds
528                    if (fabs(lower[iColumn] - value) <= integerTolerance) {
529                        columnFixed[numberAtBoundFixed] = iColumn;
530                        originalBound[numberAtBoundFixed] = upper[iColumn];
531                        fixedAtLowerBound[numberAtBoundFixed] = true;
532                        solver->setColUpper(iColumn, lower[iColumn]);
533                        numberAtBoundFixed++;
534                    } else if (fabs(upper[iColumn] - value) <= integerTolerance) {
535                        columnFixed[numberAtBoundFixed] = iColumn;
536                        originalBound[numberAtBoundFixed] = lower[iColumn];
537                        fixedAtLowerBound[numberAtBoundFixed] = false;
538                        solver->setColLower(iColumn, upper[iColumn]);
539                        numberAtBoundFixed++;
540                    }
541                    if (numberAtBoundFixed == maxNumberAtBoundToFix)
542                        break;
543                }
544            }
545        }
546#ifdef DIVE_DEBUG
547        std::cout << "numberAtBoundFixed = " << numberAtBoundFixed << std::endl;
548#endif
549
550        double originalBoundBestColumn;
551        if (bestColumn >= 0) {
552            if (bestRound < 0) {
553                originalBoundBestColumn = upper[bestColumn];
554                solver->setColUpper(bestColumn, floor(newSolution[bestColumn]));
555            } else {
556                originalBoundBestColumn = lower[bestColumn];
557                solver->setColLower(bestColumn, ceil(newSolution[bestColumn]));
558            }
559        } else {
560            break;
561        }
562        int originalBestRound = bestRound;
563        int saveModelOptions = model_->specialOptions();
564        while (1) {
565
566            model_->setSpecialOptions(saveModelOptions | 2048);
567            solver->resolve();
568            model_->setSpecialOptions(saveModelOptions);
569            if (!solver->isAbandoned()) {
570                numberSimplexIterations += solver->getIterationCount();
571            } else {
572                numberSimplexIterations = maxSimplexIterations + 1;
573                break;
574            }
575
576            if (!solver->isProvenOptimal()) {
577                if (numberAtBoundFixed > 0) {
578                    // Remove the bound fix for variables that were at bounds
579                    for (int i = 0; i < numberAtBoundFixed; i++) {
580                        int iColFixed = columnFixed[i];
581                        if (fixedAtLowerBound[i])
582                            solver->setColUpper(iColFixed, originalBound[i]);
583                        else
584                            solver->setColLower(iColFixed, originalBound[i]);
585                    }
586                    numberAtBoundFixed = 0;
587                } else if (bestRound == originalBestRound) {
588                    bestRound *= (-1);
589                    if (bestRound < 0) {
590                        solver->setColLower(bestColumn, originalBoundBestColumn);
591                        solver->setColUpper(bestColumn, floor(newSolution[bestColumn]));
592                    } else {
593                        solver->setColLower(bestColumn, ceil(newSolution[bestColumn]));
594                        solver->setColUpper(bestColumn, originalBoundBestColumn);
595                    }
596                } else
597                    break;
598            } else
599                break;
600        }
601
602        if (!solver->isProvenOptimal() ||
603                direction*solver->getObjValue() >= solutionValue) {
604#ifdef DIVE_DEBUG
605            reasonToStop = 1;
606#endif
607            break;
608        }
609
610        if (iteration > maxIterations_) {
611#ifdef DIVE_DEBUG
612            reasonToStop = 2;
613#endif
614            break;
615        }
616
617        if (CoinCpuTime() - time1 > maxTime_) {
618#ifdef DIVE_DEBUG
619            reasonToStop = 3;
620#endif
621            break;
622        }
623
624        if (numberSimplexIterations > maxSimplexIterations) {
625#ifdef DIVE_DEBUG
626            reasonToStop = 4;
627#endif
628            // also switch off
629#ifdef CLP_INVESTIGATE
630            printf("switching off diving as too many iterations %d, %d allowed\n",
631                   numberSimplexIterations, maxSimplexIterations);
632#endif
633            when_ = 0;
634            break;
635        }
636
637        if (solver->getIterationCount() > 1000 && iteration > 3) {
638#ifdef DIVE_DEBUG
639            reasonToStop = 5;
640#endif
641            // also switch off
642#ifdef CLP_INVESTIGATE
643            printf("switching off diving one iteration took %d iterations (total %d)\n",
644                   solver->getIterationCount(), numberSimplexIterations);
645#endif
646            when_ = 0;
647            break;
648        }
649
650        memcpy(newSolution, solution, numberColumns*sizeof(double));
651        numberFractionalVariables = 0;
652        for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
653            int iColumn = integerVariable[i];
654            double value = newSolution[iColumn];
655            if (fabs(floor(value + 0.5) - value) > integerTolerance) {
656                numberFractionalVariables++;
657            }
658        }
659
660    }
661
662
663    double * rowActivity = new double[numberRows];
664    memset(rowActivity, 0, numberRows*sizeof(double));
665
666    // re-compute new solution value
667    double objOffset = 0.0;
668    solver->getDblParam(OsiObjOffset, objOffset);
669    newSolutionValue = -objOffset;
670    for (int i = 0 ; i < numberColumns ; i++ )
671        newSolutionValue += objective[i] * newSolution[i];
672    newSolutionValue *= direction;
673    //printf("new solution value %g %g\n",newSolutionValue,solutionValue);
674    if (newSolutionValue < solutionValue) {
675        // paranoid check
676        memset(rowActivity, 0, numberRows*sizeof(double));
677        for (int i = 0; i < numberColumns; i++) {
678            int j;
679            double value = newSolution[i];
680            if (value) {
681                for (j = columnStart[i];
682                        j < columnStart[i] + columnLength[i]; j++) {
683                    int iRow = row[j];
684                    rowActivity[iRow] += value * element[j];
685                }
686            }
687        }
688        // check was approximately feasible
689        bool feasible = true;
690        for (int i = 0; i < numberRows; i++) {
691            if (rowActivity[i] < rowLower[i]) {
692                if (rowActivity[i] < rowLower[i] - 1000.0*primalTolerance)
693                    feasible = false;
694            } else if (rowActivity[i] > rowUpper[i]) {
695                if (rowActivity[i] > rowUpper[i] + 1000.0*primalTolerance)
696                    feasible = false;
697            }
698        }
699        for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
700            int iColumn = integerVariable[i];
701            double value = newSolution[iColumn];
702            if (fabs(floor(value + 0.5) - value) > integerTolerance) {
703                feasible = false;
704                break;
705            }
706        }
707        if (feasible) {
708            // new solution
709            memcpy(betterSolution, newSolution, numberColumns*sizeof(double));
710            solutionValue = newSolutionValue;
711            //printf("** Solution of %g found by CbcHeuristicDive\n",newSolutionValue);
712            returnCode = 1;
713        } else {
714            // Can easily happen
715            //printf("Debug CbcHeuristicDive giving bad solution\n");
716        }
717    }
718
719#ifdef DIVE_DEBUG
720    std::cout << "nRoundInfeasible = " << nRoundInfeasible
721              << ", nRoundFeasible = " << nRoundFeasible
722              << ", returnCode = " << returnCode
723              << ", reasonToStop = " << reasonToStop
724              << ", simplexIts = " << numberSimplexIterations
725              << ", iterations = " << iteration << std::endl;
726#endif
727
728    delete [] newSolution;
729    delete [] columnFixed;
730    delete [] originalBound;
731    delete [] fixedAtLowerBound;
732    delete [] candidate;
733    delete [] rowActivity;
734    delete [] random;
735    delete [] downArray_;
736    downArray_ = NULL;
737    delete [] upArray_;
738    upArray_ = NULL;
739    delete solver;
740    return returnCode;
741}
742
743// Validate model i.e. sets when_ to 0 if necessary (may be NULL)
744void
745CbcHeuristicDive::validate()
746{
747    if (model_ && (when() % 100) < 10) {
748        if (model_->numberIntegers() !=
749                model_->numberObjects() && (model_->numberObjects() ||
750                                            (model_->specialOptions()&1024) == 0)) {
751            int numberOdd = 0;
752            for (int i = 0; i < model_->numberObjects(); i++) {
753                if (!model_->object(i)->canDoHeuristics())
754                    numberOdd++;
755            }
756            if (numberOdd)
757                setWhen(0);
758        }
759    }
760
761    int numberIntegers = model_->numberIntegers();
762    const int * integerVariable = model_->integerVariable();
763    delete [] downLocks_;
764    delete [] upLocks_;
765    downLocks_ = new unsigned short [numberIntegers];
766    upLocks_ = new unsigned short [numberIntegers];
767    // Column copy
768    const double * element = matrix_.getElements();
769    const int * row = matrix_.getIndices();
770    const CoinBigIndex * columnStart = matrix_.getVectorStarts();
771    const int * columnLength = matrix_.getVectorLengths();
772    const double * rowLower = model_->solver()->getRowLower();
773    const double * rowUpper = model_->solver()->getRowUpper();
774    for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
775        int iColumn = integerVariable[i];
776        int down = 0;
777        int up = 0;
778        if (columnLength[iColumn] > 65535) {
779            setWhen(0);
780            break; // unlikely to work
781        }
782        for (CoinBigIndex j = columnStart[iColumn];
783                j < columnStart[iColumn] + columnLength[iColumn]; j++) {
784            int iRow = row[j];
785            if (rowLower[iRow] > -1.0e20 && rowUpper[iRow] < 1.0e20) {
786                up++;
787                down++;
788            } else if (element[j] > 0.0) {
789                if (rowUpper[iRow] < 1.0e20)
790                    up++;
791                else
792                    down++;
793            } else {
794                if (rowLower[iRow] > -1.0e20)
795                    up++;
796                else
797                    down++;
798            }
799        }
800        downLocks_[i] = static_cast<unsigned short> (down);
801        upLocks_[i] = static_cast<unsigned short> (up);
802    }
803
804#ifdef DIVE_FIX_BINARY_VARIABLES
805    selectBinaryVariables();
806#endif
807}
808
809// Select candidate binary variables for fixing
810void
811CbcHeuristicDive::selectBinaryVariables()
812{
813    // Row copy
814    const double * elementByRow = matrixByRow_.getElements();
815    const int * column = matrixByRow_.getIndices();
816    const CoinBigIndex * rowStart = matrixByRow_.getVectorStarts();
817    const int * rowLength = matrixByRow_.getVectorLengths();
818
819    const int numberRows = matrixByRow_.getNumRows();
820    const int numberCols = matrixByRow_.getNumCols();
821
822    const double * lower = model_->solver()->getColLower();
823    const double * upper = model_->solver()->getColUpper();
824    const double * rowLower = model_->solver()->getRowLower();
825    const double * rowUpper = model_->solver()->getRowUpper();
826
827    //  const char * integerType = model_->integerType();
828
829
830    //  const int numberIntegers = model_->numberIntegers();
831    //  const int * integerVariable = model_->integerVariable();
832    const double * objective = model_->solver()->getObjCoefficients();
833
834    // vector to store the row number of variable bound rows
835    int* rowIndexes = new int [numberCols];
836    memset(rowIndexes, -1, numberCols*sizeof(int));
837
838    for (int i = 0; i < numberRows; i++) {
839        int positiveBinary = -1;
840        int negativeBinary = -1;
841        int nPositiveOther = 0;
842        int nNegativeOther = 0;
843        for (int k = rowStart[i]; k < rowStart[i] + rowLength[i]; k++) {
844            int iColumn = column[k];
845            if (model_->solver()->isInteger(iColumn) &&
846                    lower[iColumn] == 0.0 && upper[iColumn] == 1.0 &&
847                    objective[iColumn] == 0.0 &&
848                    elementByRow[k] > 0.0 &&
849                    positiveBinary < 0)
850                positiveBinary = iColumn;
851            else if (model_->solver()->isInteger(iColumn) &&
852                     lower[iColumn] == 0.0 && upper[iColumn] == 1.0 &&
853                     objective[iColumn] == 0.0 &&
854                     elementByRow[k] < 0.0 &&
855                     negativeBinary < 0)
856                negativeBinary = iColumn;
857            else if ((elementByRow[k] > 0.0 &&
858                      lower[iColumn] >= 0.0) ||
859                     (elementByRow[k] < 0.0 &&
860                      upper[iColumn] <= 0.0))
861                nPositiveOther++;
862            else if ((elementByRow[k] > 0.0 &&
863                      lower[iColumn] <= 0.0) ||
864                     (elementByRow[k] < 0.0 &&
865                      upper[iColumn] >= 0.0))
866                nNegativeOther++;
867            if (nPositiveOther > 0 && nNegativeOther > 0)
868                break;
869        }
870        int binVar = -1;
871        if (positiveBinary >= 0 &&
872                (negativeBinary >= 0 || nNegativeOther > 0) &&
873                nPositiveOther == 0 &&
874                rowLower[i] == 0.0 &&
875                rowUpper[i] > 0.0)
876            binVar = positiveBinary;
877        else if (negativeBinary >= 0 &&
878                 (positiveBinary >= 0 || nPositiveOther > 0) &&
879                 nNegativeOther == 0 &&
880                 rowLower[i] < 0.0 &&
881                 rowUpper[i] == 0.0)
882            binVar = negativeBinary;
883        if (binVar >= 0) {
884            if (rowIndexes[binVar] == -1)
885                rowIndexes[binVar] = i;
886            else if (rowIndexes[binVar] >= 0)
887                rowIndexes[binVar] = -2;
888        }
889    }
890
891    for (int j = 0; j < numberCols; j++) {
892        if (rowIndexes[j] >= 0) {
893            binVarIndex_.push_back(j);
894            vbRowIndex_.push_back(rowIndexes[j]);
895        }
896    }
897
898#ifdef DIVE_DEBUG
899    std::cout << "number vub Binary = " << binVarIndex_.size() << std::endl;
900#endif
901
902    delete [] rowIndexes;
903
904}
905
906/*
907  Perform reduced cost fixing on integer variables.
908
909  The variables in question are already nonbasic at bound. We're just nailing
910  down the current situation.
911*/
912
913int CbcHeuristicDive::reducedCostFix (OsiSolverInterface* solver)
914
915{
916    //return 0; // temp
917#ifndef JJF_ONE
918    if (!model_->solverCharacteristics()->reducedCostsAccurate())
919        return 0; //NLP
920#endif
921    double cutoff = model_->getCutoff() ;
922    if (cutoff > 1.0e20)
923        return 0;
924#ifdef DIVE_DEBUG
925    std::cout << "cutoff = " << cutoff << std::endl;
926#endif
927    double direction = solver->getObjSense() ;
928    double gap = cutoff - solver->getObjValue() * direction ;
929    gap *= 0.5; // Fix more
930    double tolerance;
931    solver->getDblParam(OsiDualTolerance, tolerance) ;
932    if (gap <= 0.0)
933        gap = tolerance; //return 0;
934    gap += 100.0 * tolerance;
935    double integerTolerance = model_->getDblParam(CbcModel::CbcIntegerTolerance);
936
937    const double *lower = solver->getColLower() ;
938    const double *upper = solver->getColUpper() ;
939    const double *solution = solver->getColSolution() ;
940    const double *reducedCost = solver->getReducedCost() ;
941
942    int numberIntegers = model_->numberIntegers();
943    const int * integerVariable = model_->integerVariable();
944
945    int numberFixed = 0 ;
946
947# ifdef COIN_HAS_CLP
948    OsiClpSolverInterface * clpSolver
949    = dynamic_cast<OsiClpSolverInterface *> (solver);
950    ClpSimplex * clpSimplex = NULL;
951    if (clpSolver)
952        clpSimplex = clpSolver->getModelPtr();
953# endif
954    for (int i = 0 ; i < numberIntegers ; i++) {
955        int iColumn = integerVariable[i] ;
956        double djValue = direction * reducedCost[iColumn] ;
957        if (upper[iColumn] - lower[iColumn] > integerTolerance) {
958            if (solution[iColumn] < lower[iColumn] + integerTolerance && djValue > gap) {
959#ifdef COIN_HAS_CLP
960                // may just have been fixed before
961                if (clpSimplex) {
962                    if (clpSimplex->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::basic) {
963#ifdef COIN_DEVELOP
964                        printf("DJfix %d has status of %d, dj of %g gap %g, bounds %g %g\n",
965                               iColumn, clpSimplex->getColumnStatus(iColumn),
966                               djValue, gap, lower[iColumn], upper[iColumn]);
967#endif
968                    } else {
969                        assert(clpSimplex->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::atLowerBound ||
970                               clpSimplex->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::isFixed);
971                    }
972                }
973#endif
974                solver->setColUpper(iColumn, lower[iColumn]) ;
975                numberFixed++ ;
976            } else if (solution[iColumn] > upper[iColumn] - integerTolerance && -djValue > gap) {
977#ifdef COIN_HAS_CLP
978                // may just have been fixed before
979                if (clpSimplex) {
980                    if (clpSimplex->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::basic) {
981#ifdef COIN_DEVELOP
982                        printf("DJfix %d has status of %d, dj of %g gap %g, bounds %g %g\n",
983                               iColumn, clpSimplex->getColumnStatus(iColumn),
984                               djValue, gap, lower[iColumn], upper[iColumn]);
985#endif
986                    } else {
987                        assert(clpSimplex->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::atUpperBound ||
988                               clpSimplex->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::isFixed);
989                    }
990                }
991#endif
992                solver->setColLower(iColumn, upper[iColumn]) ;
993                numberFixed++ ;
994            }
995        }
996    }
997    return numberFixed;
998}
999// Fix other variables at bounds
1000int
1001CbcHeuristicDive::fixOtherVariables(OsiSolverInterface * solver,
1002                                    const double * solution,
1003                                    PseudoReducedCost * candidate,
1004                                    const double * random)
1005{
1006    const double * lower = solver->getColLower();
1007    const double * upper = solver->getColUpper();
1008    double integerTolerance = model_->getDblParam(CbcModel::CbcIntegerTolerance);
1009    double primalTolerance;
1010    solver->getDblParam(OsiPrimalTolerance, primalTolerance);
1011
1012    int numberIntegers = model_->numberIntegers();
1013    const int * integerVariable = model_->integerVariable();
1014    const double* reducedCost = solver->getReducedCost();
1015    // fix other integer variables that are at their bounds
1016    int cnt = 0;
1017#ifdef GAP
1018    double direction = solver->getObjSense(); // 1 for min, -1 for max
1019    double gap = 1.0e30;
1020#endif
1021#ifdef GAP
1022    double cutoff = model_->getCutoff() ;
1023    if (cutoff < 1.0e20 && false) {
1024        double direction = solver->getObjSense() ;
1025        gap = cutoff - solver->getObjValue() * direction ;
1026        gap *= 0.1; // Fix more if plausible
1027        double tolerance;
1028        solver->getDblParam(OsiDualTolerance, tolerance) ;
1029        if (gap <= 0.0)
1030            gap = tolerance;
1031        gap += 100.0 * tolerance;
1032    }
1033    int nOverGap = 0;
1034#endif
1035    int numberFree = 0;
1036    int numberFixedAlready = 0;
1037    for (int i = 0; i < numberIntegers; i++) {
1038        int iColumn = integerVariable[i];
1039        if (upper[iColumn] > lower[iColumn]) {
1040            numberFree++;
1041            double value = solution[iColumn];
1042            if (fabs(floor(value + 0.5) - value) <= integerTolerance) {
1043                candidate[cnt].var = iColumn;
1044                candidate[cnt++].pseudoRedCost =
1045                    fabs(reducedCost[iColumn] * random[i]);
1046#ifdef GAP
1047                if (fabs(reducedCost[iColumn]) > gap)
1048                    nOverGap++;
1049#endif
1050            }
1051        } else {
1052            numberFixedAlready++;
1053        }
1054    }
1055#ifdef GAP
1056    int nLeft = maxNumberToFix - numberFixedAlready;
1057#ifdef CLP_INVESTIGATE4
1058    printf("cutoff %g obj %g nover %d - %d free, %d fixed\n",
1059           cutoff, solver->getObjValue(), nOverGap, numberFree,
1060           numberFixedAlready);
1061#endif
1062    if (nOverGap > nLeft && true) {
1063        nOverGap = CoinMin(nOverGap, nLeft + maxNumberToFix / 2);
1064        maxNumberToFix += nOverGap - nLeft;
1065    }
1066#else
1067#ifdef CLP_INVESTIGATE4
1068    printf("cutoff %g obj %g - %d free, %d fixed\n",
1069           model_->getCutoff(), solver->getObjValue(), numberFree,
1070           numberFixedAlready);
1071#endif
1072#endif
1073    return cnt;
1074}
1075
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.