source: trunk/Cbc/src/CbcNode.cpp @ 1943

Last change on this file since 1943 was 1943, checked in by forrest, 6 years ago

more options, copy statistics structure analysis
start coding of "switch" variables i.e. badly scaled ints or hi/lo
changes to allow more influence on small branch and bound
changes to get correct printout with threads

  • Property svn:eol-style set to native
  • Property svn:keywords set to Author Date Id Revision
File size: 205.0 KB
Line 
1/* $Id: CbcNode.cpp 1943 2013-07-21 09:05:45Z forrest $ */
2// Copyright (C) 2002, 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 "CbcConfig.h"
12//#define DEBUG_SOLUTION
13#ifdef DEBUG_SOLUTION
14#define COIN_DETAIL
15#endif
16#include <string>
17//#define CBC_DEBUG 1
18//#define CHECK_CUT_COUNTS
19//#define CHECK_NODE
20//#define CBC_CHECK_BASIS
21#include <cassert>
22#include <cfloat>
23#define CUTS
24#include "OsiSolverInterface.hpp"
25#include "OsiChooseVariable.hpp"
26#include "OsiAuxInfo.hpp"
27#include "OsiSolverBranch.hpp"
28#include "CoinWarmStartBasis.hpp"
29#include "CoinTime.hpp"
30#include "CbcModel.hpp"
31#include "CbcNode.hpp"
32#include "CbcStatistics.hpp"
33#include "CbcStrategy.hpp"
34#include "CbcBranchActual.hpp"
35#include "CbcBranchDynamic.hpp"
36#include "OsiRowCut.hpp"
37#include "OsiRowCutDebugger.hpp"
38#include "OsiCuts.hpp"
39#include "CbcCountRowCut.hpp"
40#include "CbcFeasibilityBase.hpp"
41#include "CbcMessage.hpp"
42#ifdef COIN_HAS_CLP
43#include "OsiClpSolverInterface.hpp"
44#include "ClpSimplexOther.hpp"
45#endif
46using namespace std;
47#include "CglCutGenerator.hpp"
48
49
50CbcNode::CbcNode() :
51        nodeInfo_(NULL),
52        objectiveValue_(1.0e100),
53        guessedObjectiveValue_(1.0e100),
54        sumInfeasibilities_(0.0),
55        branch_(NULL),
56        depth_(-1),
57        numberUnsatisfied_(0),
58        nodeNumber_(-1),
59        state_(0)
60{
61#ifdef CHECK_NODE
62    printf("CbcNode %x Constructor\n", this);
63#endif
64}
65// Print
66void
67CbcNode::print() const
68{
69    printf("number %d obj %g depth %d sumun %g nunsat %d state %d\n",
70           nodeNumber_, objectiveValue_, depth_, sumInfeasibilities_, numberUnsatisfied_, state_);
71}
72CbcNode::CbcNode(CbcModel * model,
73                 CbcNode * lastNode) :
74        nodeInfo_(NULL),
75        objectiveValue_(1.0e100),
76        guessedObjectiveValue_(1.0e100),
77        sumInfeasibilities_(0.0),
78        branch_(NULL),
79        depth_(-1),
80        numberUnsatisfied_(0),
81        nodeNumber_(-1),
82        state_(0)
83{
84#ifdef CHECK_NODE
85    printf("CbcNode %x Constructor from model\n", this);
86#endif
87    model->setObjectiveValue(this, lastNode);
88
89    if (lastNode) {
90        if (lastNode->nodeInfo_) {
91            lastNode->nodeInfo_->increment();
92        }
93    }
94    nodeNumber_ = model->getNodeCount();
95}
96
97#define CBC_NEW_CREATEINFO
98#ifdef CBC_NEW_CREATEINFO
99
100/*
101  New createInfo, with basis manipulation hidden inside mergeBasis. Allows
102  solvers to override and carry over all information from one basis to
103  another.
104*/
105
106void
107CbcNode::createInfo (CbcModel *model,
108                     CbcNode *lastNode,
109                     const CoinWarmStartBasis *lastws,
110                     const double *lastLower, const double *lastUpper,
111                     int numberOldActiveCuts, int numberNewCuts)
112
113{
114    OsiSolverInterface *solver = model->solver();
115    CbcStrategy *strategy = model->strategy();
116    /*
117      The root --- no parent. Create full basis and bounds information.
118    */
119    if (!lastNode) {
120        if (!strategy)
121            nodeInfo_ = new CbcFullNodeInfo(model, solver->getNumRows());
122        else
123            nodeInfo_ = strategy->fullNodeInfo(model, solver->getNumRows());
124    } else {
125        /*
126          Not the root. Create an edit from the parent's basis & bound information.
127          This is not quite as straightforward as it seems. We need to reintroduce
128          cuts we may have dropped out of the basis, in the correct position, because
129          this whole process is strictly positional. Start by grabbing the current
130          basis.
131        */
132        bool mustDeleteBasis;
133        const CoinWarmStartBasis *ws =
134            dynamic_cast<const CoinWarmStartBasis*>(solver->getPointerToWarmStart(mustDeleteBasis));
135        assert(ws != NULL); // make sure not volume
136        //int numberArtificials = lastws->getNumArtificial();
137        int numberColumns = solver->getNumCols();
138        int numberRowsAtContinuous = model->numberRowsAtContinuous();
139        int currentNumberCuts = model->currentNumberCuts();
140#   ifdef CBC_CHECK_BASIS
141        std::cout
142            << "Before expansion: orig " << numberRowsAtContinuous
143            << ", old " << numberOldActiveCuts
144            << ", new " << numberNewCuts
145            << ", current " << currentNumberCuts << "." << std::endl ;
146        ws->print();
147#   endif
148        /*
149          Clone the basis and resize it to hold the structural constraints, plus
150          all the cuts: old cuts, both active and inactive (currentNumberCuts),
151          and new cuts (numberNewCuts). This will become the expanded basis.
152        */
153        CoinWarmStartBasis *expanded =
154            dynamic_cast<CoinWarmStartBasis *>(ws->clone()) ;
155        int iCompact = numberRowsAtContinuous + numberOldActiveCuts + numberNewCuts ;
156        // int nPartial = numberRowsAtContinuous+currentNumberCuts;
157        int iFull = numberRowsAtContinuous + currentNumberCuts + numberNewCuts;
158        // int maxBasisLength = ((iFull+15)>>4)+((numberColumns+15)>>4);
159        // printf("l %d full %d\n",maxBasisLength,iFull);
160        expanded->resize(iFull, numberColumns);
161#   ifdef CBC_CHECK_BASIS
162        std::cout
163            << "\tFull basis " << iFull << " rows, "
164            << numberColumns << " columns; compact "
165            << iCompact << " rows." << std::endl ;
166#   endif
167        /*
168          Now flesh out the expanded basis. The clone already has the
169          correct status information for the variables and for the structural
170          (numberRowsAtContinuous) constraints. Any indices beyond nPartial must be
171          cuts created while processing this node --- they can be copied en bloc
172          into the correct position in the expanded basis. The space reserved for
173          xferRows is a gross overestimate.
174        */
175        CoinWarmStartBasis::XferVec xferRows ;
176        xferRows.reserve(iFull - numberRowsAtContinuous + 1) ;
177        if (numberNewCuts) {
178            xferRows.push_back(
179                CoinWarmStartBasis::XferEntry(iCompact - numberNewCuts,
180                                              iFull - numberNewCuts, numberNewCuts)) ;
181        }
182        /*
183          From nPartial down, record the entries we want to copy from the current
184          basis (the entries for the active cuts; non-zero in the list returned
185          by addedCuts). Fill the expanded basis with entries showing a status of
186          basic for the deactivated (loose) cuts.
187        */
188        CbcCountRowCut **cut = model->addedCuts();
189        iFull -= (numberNewCuts + 1) ;
190        iCompact -= (numberNewCuts + 1) ;
191        int runLen = 0 ;
192        CoinWarmStartBasis::XferEntry entry(-1, -1, -1) ;
193        while (iFull >= numberRowsAtContinuous) {
194            for ( ; iFull >= numberRowsAtContinuous &&
195                    cut[iFull-numberRowsAtContinuous] ; iFull--)
196                runLen++ ;
197            if (runLen) {
198                iCompact -= runLen ;
199                entry.first = iCompact + 1 ;
200                entry.second = iFull + 1 ;
201                entry.third = runLen ;
202                runLen = 0 ;
203                xferRows.push_back(entry) ;
204            }
205            for ( ; iFull >= numberRowsAtContinuous &&
206                    !cut[iFull-numberRowsAtContinuous] ; iFull--)
207                expanded->setArtifStatus(iFull, CoinWarmStartBasis::basic);
208        }
209        /*
210          Finally, call mergeBasis to copy over entries from the current basis to
211          the expanded basis. Since we cloned the expanded basis from the active basis
212          and haven't changed the number of variables, only row status entries need
213          to be copied.
214        */
215        expanded->mergeBasis(ws, &xferRows, 0) ;
216
217#ifdef CBC_CHECK_BASIS
218        std::cout << "Expanded basis:" << std::endl ;
219        expanded->print() ;
220        std::cout << "Diffing against:" << std::endl ;
221        lastws->print() ;
222#endif
223        assert (expanded->getNumArtificial() >= lastws->getNumArtificial());
224#ifdef CLP_INVESTIGATE
225        if (!expanded->fullBasis()) {
226            int iFull = numberRowsAtContinuous + currentNumberCuts + numberNewCuts;
227            printf("cont %d old %d new %d current %d full inc %d full %d\n",
228                   numberRowsAtContinuous, numberOldActiveCuts, numberNewCuts,
229                   currentNumberCuts, iFull, iFull - numberNewCuts);
230        }
231#endif
232
233        /*
234          Now that we have two bases in proper positional correspondence, creating
235          the actual diff is dead easy.
236
237          Note that we're going to compare the expanded basis here to the stripped
238          basis (lastws) produced by addCuts. It doesn't affect the correctness (the
239          diff process has no knowledge of the meaning of an entry) but it does
240          mean that we'll always generate a whack of diff entries because the expanded
241          basis is considerably larger than the stripped basis.
242        */
243        CoinWarmStartDiff *basisDiff = expanded->generateDiff(lastws) ;
244
245        /*
246          Diff the bound vectors. It's assumed the number of structural variables
247          is not changing. For branching objects that change bounds on integer
248          variables, we should see at least one bound change as a consequence
249          of applying the branch that generated this subproblem from its parent.
250          This need not hold for other types of branching objects (hyperplane
251          branches, for example).
252        */
253        const double * lower = solver->getColLower();
254        const double * upper = solver->getColUpper();
255
256        double *boundChanges = new double [2*numberColumns] ;
257        int *variables = new int [2*numberColumns] ;
258        int numberChangedBounds = 0;
259
260        int i;
261        for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
262            if (lower[i] != lastLower[i]) {
263                variables[numberChangedBounds] = i;
264                boundChanges[numberChangedBounds++] = lower[i];
265            }
266            if (upper[i] != lastUpper[i]) {
267                variables[numberChangedBounds] = i | 0x80000000;
268                boundChanges[numberChangedBounds++] = upper[i];
269            }
270#ifdef CBC_DEBUG
271            if (lower[i] != lastLower[i]) {
272                std::cout
273                    << "lower on " << i << " changed from "
274                    << lastLower[i] << " to " << lower[i] << std::endl ;
275            }
276            if (upper[i] != lastUpper[i]) {
277                std::cout
278                    << "upper on " << i << " changed from "
279                    << lastUpper[i] << " to " << upper[i] << std::endl ;
280            }
281#endif
282        }
283#ifdef CBC_DEBUG
284        std::cout << numberChangedBounds << " changed bounds." << std::endl ;
285#endif
286        //if (lastNode->branchingObject()->boundBranch())
287        //assert (numberChangedBounds);
288        /*
289          Hand the lot over to the CbcPartialNodeInfo constructor, then clean up and
290          return.
291        */
292        if (!strategy)
293            nodeInfo_ =
294                new CbcPartialNodeInfo(lastNode->nodeInfo_, this, numberChangedBounds,
295                                       variables, boundChanges, basisDiff) ;
296        else
297            nodeInfo_ =
298                strategy->partialNodeInfo(model, lastNode->nodeInfo_, this,
299                                          numberChangedBounds, variables, boundChanges,
300                                          basisDiff) ;
301        delete basisDiff ;
302        delete [] boundChanges;
303        delete [] variables;
304        delete expanded ;
305        if  (mustDeleteBasis)
306            delete ws;
307    }
308    // Set node number
309    nodeInfo_->setNodeNumber(model->getNodeCount2());
310    state_ |= 2; // say active
311}
312
313#else   // CBC_NEW_CREATEINFO
314
315/*
316  Original createInfo, with bare manipulation of basis vectors. Fails if solver
317  maintains additional information in basis.
318*/
319
320void
321CbcNode::createInfo (CbcModel *model,
322                     CbcNode *lastNode,
323                     const CoinWarmStartBasis *lastws,
324                     const double *lastLower, const double *lastUpper,
325                     int numberOldActiveCuts, int numberNewCuts)
326{
327    OsiSolverInterface * solver = model->solver();
328    CbcStrategy * strategy = model->strategy();
329    /*
330      The root --- no parent. Create full basis and bounds information.
331    */
332    if (!lastNode) {
333        if (!strategy)
334            nodeInfo_ = new CbcFullNodeInfo(model, solver->getNumRows());
335        else
336            nodeInfo_ = strategy->fullNodeInfo(model, solver->getNumRows());
337    }
338    /*
339      Not the root. Create an edit from the parent's basis & bound information.
340      This is not quite as straightforward as it seems. We need to reintroduce
341      cuts we may have dropped out of the basis, in the correct position, because
342      this whole process is strictly positional. Start by grabbing the current
343      basis.
344    */
345    else {
346        bool mustDeleteBasis;
347        const CoinWarmStartBasis* ws =
348            dynamic_cast<const CoinWarmStartBasis*>(solver->getPointerToWarmStart(mustDeleteBasis));
349        assert(ws != NULL); // make sure not volume
350        //int numberArtificials = lastws->getNumArtificial();
351        int numberColumns = solver->getNumCols();
352
353        const double * lower = solver->getColLower();
354        const double * upper = solver->getColUpper();
355
356        int i;
357        /*
358        Create a clone and resize it to hold all the structural constraints, plus
359        all the cuts: old cuts, both active and inactive (currentNumberCuts), and
360        new cuts (numberNewCuts).
361
362        TODO: You'd think that the set of constraints (logicals) in the expanded
363        basis should match the set represented in lastws. At least, that's
364        what I thought. But at the point I first looked hard at this bit of
365        code, it turned out that lastws was the stripped basis produced at
366        the end of addCuts(), rather than the raw basis handed back by
367        addCuts1(). The expanded basis here is equivalent to the raw basis of
368        addCuts1(). I said ``whoa, that's not good, I must have introduced a
369        bug'' and went back to John's code to see where I'd gone wrong.
370        And discovered the same `error' in his code.
371
372        After a bit of thought, my conclusion is that correctness is not
373        affected by whether lastws is the stripped or raw basis. The diffs
374        have no semantics --- just a set of changes that need to be made
375        to convert lastws into expanded. I think the only effect is that we
376        store a lot more diffs (everything in expanded that's not covered by
377        the stripped basis). But I need to give this more thought. There
378        may well be some subtle error cases.
379
380        In the mean time, I've twiddled addCuts() to set lastws to the raw
381        basis. Makes me (Lou) less nervous to compare apples to apples.
382        */
383        CoinWarmStartBasis *expanded =
384            dynamic_cast<CoinWarmStartBasis *>(ws->clone()) ;
385        int numberRowsAtContinuous = model->numberRowsAtContinuous();
386        int iFull = numberRowsAtContinuous + model->currentNumberCuts() +
387                    numberNewCuts;
388        //int numberArtificialsNow = iFull;
389        //int maxBasisLength = ((iFull+15)>>4)+((numberColumns+15)>>4);
390        //printf("l %d full %d\n",maxBasisLength,iFull);
391        if (expanded)
392            expanded->resize(iFull, numberColumns);
393#ifdef CBC_CHECK_BASIS
394        printf("Before expansion: orig %d, old %d, new %d, current %d\n",
395               numberRowsAtContinuous, numberOldActiveCuts, numberNewCuts,
396               model->currentNumberCuts()) ;
397        ws->print();
398#endif
399        /*
400        Now fill in the expanded basis. Any indices beyond nPartial must
401        be cuts created while processing this node --- they can be copied directly
402        into the expanded basis. From nPartial down, pull the status of active cuts
403        from ws, interleaving with a B entry for the deactivated (loose) cuts.
404        */
405        int numberDropped = model->currentNumberCuts() - numberOldActiveCuts;
406        int iCompact = iFull - numberDropped;
407        CbcCountRowCut ** cut = model->addedCuts();
408        int nPartial = model->currentNumberCuts() + numberRowsAtContinuous;
409        iFull--;
410        for (; iFull >= nPartial; iFull--) {
411            CoinWarmStartBasis::Status status = ws->getArtifStatus(--iCompact);
412            //assert (status != CoinWarmStartBasis::basic); // may be permanent cut
413            expanded->setArtifStatus(iFull, status);
414        }
415        for (; iFull >= numberRowsAtContinuous; iFull--) {
416            if (cut[iFull-numberRowsAtContinuous]) {
417                CoinWarmStartBasis::Status status = ws->getArtifStatus(--iCompact);
418                // If no cut generator being used then we may have basic variables
419                //if (model->getMaximumCutPasses()&&
420                //  status == CoinWarmStartBasis::basic)
421                //printf("cut basic\n");
422                expanded->setArtifStatus(iFull, status);
423            } else {
424                expanded->setArtifStatus(iFull, CoinWarmStartBasis::basic);
425            }
426        }
427#ifdef CBC_CHECK_BASIS
428        printf("Expanded basis\n");
429        expanded->print() ;
430        printf("Diffing against\n") ;
431        lastws->print() ;
432#endif
433        /*
434        Now that we have two bases in proper positional correspondence, creating
435        the actual diff is dead easy.
436        */
437
438        CoinWarmStartDiff *basisDiff = expanded->generateDiff(lastws) ;
439        /*
440        Diff the bound vectors. It's assumed the number of structural variables is
441        not changing. Assuming that branching objects all involve integer variables,
442        we should see at least one bound change as a consequence of processing this
443        subproblem. Different types of branching objects could break this assertion.
444        Not true at all - we have not applied current branch - JJF.
445        */
446        double *boundChanges = new double [2*numberColumns] ;
447        int *variables = new int [2*numberColumns] ;
448        int numberChangedBounds = 0;
449        for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
450            if (lower[i] != lastLower[i]) {
451                variables[numberChangedBounds] = i;
452                boundChanges[numberChangedBounds++] = lower[i];
453            }
454            if (upper[i] != lastUpper[i]) {
455                variables[numberChangedBounds] = i | 0x80000000;
456                boundChanges[numberChangedBounds++] = upper[i];
457            }
458#ifdef CBC_DEBUG
459            if (lower[i] != lastLower[i])
460                printf("lower on %d changed from %g to %g\n",
461                       i, lastLower[i], lower[i]);
462            if (upper[i] != lastUpper[i])
463                printf("upper on %d changed from %g to %g\n",
464                       i, lastUpper[i], upper[i]);
465#endif
466        }
467#ifdef CBC_DEBUG
468        printf("%d changed bounds\n", numberChangedBounds) ;
469#endif
470        //if (lastNode->branchingObject()->boundBranch())
471        //assert (numberChangedBounds);
472        /*
473        Hand the lot over to the CbcPartialNodeInfo constructor, then clean up and
474        return.
475        */
476        if (!strategy)
477            nodeInfo_ =
478                new CbcPartialNodeInfo(lastNode->nodeInfo_, this, numberChangedBounds,
479                                       variables, boundChanges, basisDiff) ;
480        else
481            nodeInfo_ = strategy->partialNodeInfo(model, lastNode->nodeInfo_, this, numberChangedBounds,
482                                                  variables, boundChanges, basisDiff) ;
483        delete basisDiff ;
484        delete [] boundChanges;
485        delete [] variables;
486        delete expanded ;
487        if  (mustDeleteBasis)
488            delete ws;
489    }
490    // Set node number
491    nodeInfo_->setNodeNumber(model->getNodeCount2());
492    state_ |= 2; // say active
493}
494
495#endif  // CBC_NEW_CREATEINFO
496/*
497  The routine scans through the object list of the model looking for objects
498  that indicate infeasibility. It tests each object using strong branching
499  and selects the one with the least objective degradation.  A corresponding
500  branching object is left attached to lastNode.
501
502  If strong branching is disabled, a candidate object is chosen essentially
503  at random (whatever object ends up in pos'n 0 of the candidate array).
504
505  If a branching candidate is found to be monotone, bounds are set to fix the
506  variable and the routine immediately returns (the caller is expected to
507  reoptimize).
508
509  If a branching candidate is found to result in infeasibility in both
510  directions, the routine immediately returns an indication of infeasibility.
511
512  Returns:  0   both branch directions are feasible
513  -1    branching variable is monotone
514  -2    infeasible
515
516  Original comments:
517  Here could go cuts etc etc
518  For now just fix on objective from strong branching.
519*/
520
521int CbcNode::chooseBranch (CbcModel *model, CbcNode *lastNode, int numberPassesLeft)
522
523{
524    if (lastNode)
525        depth_ = lastNode->depth_ + 1;
526    else
527        depth_ = 0;
528    delete branch_;
529    branch_ = NULL;
530    OsiSolverInterface * solver = model->solver();
531# ifdef COIN_HAS_CLP
532    OsiClpSolverInterface * osiclp = dynamic_cast< OsiClpSolverInterface*> (solver);
533    int saveClpOptions = 0;
534    if (osiclp) {
535        // for faster hot start
536        saveClpOptions = osiclp->specialOptions();
537        osiclp->setSpecialOptions(saveClpOptions | 8192);
538    }
539# else
540    OsiSolverInterface *osiclp = NULL ;
541# endif
542    double saveObjectiveValue = solver->getObjValue();
543    double objectiveValue = CoinMax(solver->getObjSense() * saveObjectiveValue, objectiveValue_);
544    const double * lower = solver->getColLower();
545    const double * upper = solver->getColUpper();
546    // See what user thinks
547    int anyAction = model->problemFeasibility()->feasible(model, 0);
548    if (anyAction) {
549        // will return -2 if infeasible , 0 if treat as integer
550        return anyAction - 1;
551    }
552    double integerTolerance =
553        model->getDblParam(CbcModel::CbcIntegerTolerance);
554    // point to useful information
555    OsiBranchingInformation usefulInfo = model->usefulInformation();
556    // and modify
557    usefulInfo.depth_ = depth_;
558    int i;
559    bool beforeSolution = model->getSolutionCount() == 0;
560    int numberStrong = model->numberStrong();
561    // switch off strong if hotstart
562    const double * hotstartSolution = model->hotstartSolution();
563    const int * hotstartPriorities = model->hotstartPriorities();
564    int numberObjects = model->numberObjects();
565    int numberColumns = model->getNumCols();
566    double * saveUpper = new double[numberColumns];
567    double * saveLower = new double[numberColumns];
568    for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
569        saveLower[i] = lower[i];
570        saveUpper[i] = upper[i];
571    }
572
573    // Save solution in case heuristics need good solution later
574
575    double * saveSolution = new double[numberColumns];
576    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), numberColumns*sizeof(double));
577    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
578    if (hotstartSolution) {
579        numberStrong = 0;
580        if ((model->moreSpecialOptions()&1024) != 0) {
581            int nBad = 0;
582            int nUnsat = 0;
583            int nDiff = 0;
584            for (int i = 0; i < numberObjects; i++) {
585                OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
586                const CbcSimpleInteger * thisOne = dynamic_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
587                if (thisOne) {
588                    int iColumn = thisOne->columnNumber();
589                    double targetValue = hotstartSolution[iColumn];
590                    double value = saveSolution[iColumn];
591                    if (fabs(value - floor(value + 0.5)) > 1.0e-6) {
592                        nUnsat++;
593#ifdef CLP_INVESTIGATE
594                        printf("H %d is %g target %g\n", iColumn, value, targetValue);
595#endif
596                    } else if (fabs(targetValue - value) > 1.0e-6) {
597                        nDiff++;
598                    }
599                    if (targetValue < saveLower[iColumn] ||
600                            targetValue > saveUpper[iColumn]) {
601#ifdef CLP_INVESTIGATE
602                        printf("%d has target %g and current bounds %g and %g\n",
603                               iColumn, targetValue, saveLower[iColumn], saveUpper[iColumn]);
604#endif
605                        nBad++;
606                    }
607                }
608            }
609#ifdef CLP_INVESTIGATE
610            printf("Hot %d unsatisfied, %d outside limits, %d different\n",
611                   nUnsat, nBad, nDiff);
612#endif
613            if (nBad) {
614                // switch off as not possible
615                hotstartSolution = NULL;
616                model->setHotstartSolution(NULL, NULL);
617                usefulInfo.hotstartSolution_ = NULL;
618            }
619        }
620    }
621    int numberStrongDone = 0;
622    int numberUnfinished = 0;
623    int numberStrongInfeasible = 0;
624    int numberStrongIterations = 0;
625    int saveNumberStrong = numberStrong;
626    bool checkFeasibility = numberObjects > model->numberIntegers();
627    int maximumStrong = CoinMax(CoinMin(numberStrong, numberObjects), 1);
628    /*
629      Get a branching decision object. Use the default decision criteria unless
630      the user has loaded a decision method into the model.
631    */
632    CbcBranchDecision *decision = model->branchingMethod();
633    CbcDynamicPseudoCostBranchingObject * dynamicBranchingObject =
634        dynamic_cast<CbcDynamicPseudoCostBranchingObject *>(decision);
635    if (!decision || dynamicBranchingObject)
636        decision = new CbcBranchDefaultDecision();
637    decision->initialize(model);
638    CbcStrongInfo * choice = new CbcStrongInfo[maximumStrong];
639    // May go round twice if strong branching fixes all local candidates
640    bool finished = false;
641    double estimatedDegradation = 0.0;
642    while (!finished) {
643        finished = true;
644        // Some objects may compute an estimate of best solution from here
645        estimatedDegradation = 0.0;
646        //int numberIntegerInfeasibilities=0; // without odd ones
647        numberStrongDone = 0;
648        numberUnfinished = 0;
649        numberStrongInfeasible = 0;
650        numberStrongIterations = 0;
651
652        // We may go round this loop twice (only if we think we have solution)
653        for (int iPass = 0; iPass < 2; iPass++) {
654
655            // compute current state
656            //int numberObjectInfeasibilities; // just odd ones
657            //model->feasibleSolution(
658            //                      numberIntegerInfeasibilities,
659            //                      numberObjectInfeasibilities);
660            // Some objects may compute an estimate of best solution from here
661            estimatedDegradation = 0.0;
662            numberUnsatisfied_ = 0;
663            // initialize sum of "infeasibilities"
664            sumInfeasibilities_ = 0.0;
665            int bestPriority = COIN_INT_MAX;
666            /*
667              Scan for branching objects that indicate infeasibility. Choose the best
668              maximumStrong candidates, using priority as the first criteria, then
669              integer infeasibility.
670
671              The algorithm is to fill the choice array with a set of good candidates (by
672              infeasibility) with priority bestPriority.  Finding a candidate with
673              priority better (less) than bestPriority flushes the choice array. (This
674              serves as initialization when the first candidate is found.)
675
676              A new candidate is added to choices only if its infeasibility exceeds the
677              current max infeasibility (mostAway). When a candidate is added, it
678              replaces the candidate with the smallest infeasibility (tracked by
679              iSmallest).
680            */
681            int iSmallest = 0;
682            double mostAway = 1.0e-100;
683            for (i = 0 ; i < maximumStrong ; i++)
684                choice[i].possibleBranch = NULL ;
685            numberStrong = 0;
686            bool canDoOneHot = false;
687            for (i = 0; i < numberObjects; i++) {
688                OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
689                int preferredWay;
690                double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
691                int priorityLevel = object->priority();
692                if (hotstartSolution) {
693                    // we are doing hot start
694                    const CbcSimpleInteger * thisOne = dynamic_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
695                    if (thisOne) {
696                        int iColumn = thisOne->columnNumber();
697                        bool canDoThisHot = true;
698                        double targetValue = hotstartSolution[iColumn];
699                        if (saveUpper[iColumn] > saveLower[iColumn]) {
700                            double value = saveSolution[iColumn];
701                            if (hotstartPriorities)
702                                priorityLevel = hotstartPriorities[iColumn];
703                            //double originalLower = thisOne->originalLower();
704                            //double originalUpper = thisOne->originalUpper();
705                            // switch off if not possible
706                            if (targetValue >= saveLower[iColumn] && targetValue <= saveUpper[iColumn]) {
707                                /* priority outranks rest always if negative
708                                   otherwise can be downgraded if at correct level.
709                                   Infeasibility may be increased to choose 1.0 values first.
710                                   choose one near wanted value
711                                */
712                                if (fabs(value - targetValue) > integerTolerance) {
713                                    //if (infeasibility>0.01)
714                                    //infeasibility = fabs(1.0e6-fabs(value-targetValue));
715                                    //else
716                                    infeasibility = fabs(value - targetValue);
717                                    //if (targetValue==1.0)
718                                    //infeasibility += 1.0;
719                                    if (value > targetValue) {
720                                        preferredWay = -1;
721                                    } else {
722                                        preferredWay = 1;
723                                    }
724                                    priorityLevel = CoinAbs(priorityLevel);
725                                } else if (priorityLevel < 0) {
726                                    priorityLevel = CoinAbs(priorityLevel);
727                                    if (targetValue == saveLower[iColumn]) {
728                                        infeasibility = integerTolerance + 1.0e-12;
729                                        preferredWay = -1;
730                                    } else if (targetValue == saveUpper[iColumn]) {
731                                        infeasibility = integerTolerance + 1.0e-12;
732                                        preferredWay = 1;
733                                    } else {
734                                        // can't
735                                        priorityLevel += 10000000;
736                                        canDoThisHot = false;
737                                    }
738                                } else {
739                                    priorityLevel += 10000000;
740                                    canDoThisHot = false;
741                                }
742                            } else {
743                                // switch off if not possible
744                                canDoThisHot = false;
745                            }
746                            if (canDoThisHot)
747                                canDoOneHot = true;
748                        } else if (targetValue < saveLower[iColumn] || targetValue > saveUpper[iColumn]) {
749                        }
750                    } else {
751                        priorityLevel += 10000000;
752                    }
753                }
754                if (infeasibility) {
755                    // Increase estimated degradation to solution
756                    estimatedDegradation += CoinMin(object->upEstimate(), object->downEstimate());
757                    numberUnsatisfied_++;
758                    sumInfeasibilities_ += infeasibility;
759                    // Better priority? Flush choices.
760                    if (priorityLevel < bestPriority) {
761                        int j;
762                        iSmallest = 0;
763                        for (j = 0; j < maximumStrong; j++) {
764                            choice[j].upMovement = 0.0;
765                            delete choice[j].possibleBranch;
766                            choice[j].possibleBranch = NULL;
767                        }
768                        bestPriority = priorityLevel;
769                        mostAway = 1.0e-100;
770                        numberStrong = 0;
771                    } else if (priorityLevel > bestPriority) {
772                        continue;
773                    }
774                    // Check for suitability based on infeasibility.
775                    if (infeasibility > mostAway) {
776                        //add to list
777                        choice[iSmallest].upMovement = infeasibility;
778                        delete choice[iSmallest].possibleBranch;
779                        CbcObject * obj =
780                            dynamic_cast <CbcObject *>(object) ;
781                        assert (obj);
782                        choice[iSmallest].possibleBranch = obj->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
783                        numberStrong = CoinMax(numberStrong, iSmallest + 1);
784                        // Save which object it was
785                        choice[iSmallest].objectNumber = i;
786                        int j;
787                        iSmallest = -1;
788                        mostAway = 1.0e50;
789                        for (j = 0; j < maximumStrong; j++) {
790                            if (choice[j].upMovement < mostAway) {
791                                mostAway = choice[j].upMovement;
792                                iSmallest = j;
793                            }
794                        }
795                    }
796                }
797            }
798            if (!canDoOneHot && hotstartSolution) {
799                // switch off as not possible
800                hotstartSolution = NULL;
801                model->setHotstartSolution(NULL, NULL);
802                usefulInfo.hotstartSolution_ = NULL;
803            }
804            if (numberUnsatisfied_) {
805                // some infeasibilities - go to next steps
806#ifdef CLP_INVESTIGATE
807                if (hotstartSolution) {
808                    int k = choice[0].objectNumber;
809                    OsiObject * object = model->modifiableObject(k);
810                    const CbcSimpleInteger * thisOne = dynamic_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
811                    assert (thisOne);
812                    int iColumn = thisOne->columnNumber();
813                    double targetValue = hotstartSolution[iColumn];
814                    double value = saveSolution[iColumn];
815                    printf("Branch on %d has target %g (value %g) and current bounds %g and %g\n",
816                           iColumn, targetValue, value, saveLower[iColumn], saveUpper[iColumn]);
817                }
818#endif
819                break;
820            } else if (!iPass) {
821                // looks like a solution - get paranoid
822                bool roundAgain = false;
823                // get basis
824                CoinWarmStartBasis * ws = dynamic_cast<CoinWarmStartBasis*>(solver->getWarmStart());
825                if (!ws)
826                    break;
827                for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
828                    double value = saveSolution[i];
829                    if (value < lower[i]) {
830                        saveSolution[i] = lower[i];
831                        roundAgain = true;
832                        ws->setStructStatus(i, CoinWarmStartBasis::atLowerBound);
833                    } else if (value > upper[i]) {
834                        saveSolution[i] = upper[i];
835                        roundAgain = true;
836                        ws->setStructStatus(i, CoinWarmStartBasis::atUpperBound);
837                    }
838                }
839                if (roundAgain && saveNumberStrong) {
840                    // restore basis
841                    solver->setWarmStart(ws);
842                    delete ws;
843                    solver->resolve();
844                    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), numberColumns*sizeof(double));
845                    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
846                    if (!solver->isProvenOptimal()) {
847                        // infeasible
848                        anyAction = -2;
849                        break;
850                    }
851                } else {
852                    delete ws;
853                    break;
854                }
855            }
856        }
857        /* Some solvers can do the strong branching calculations faster if
858           they do them all at once.  At present only Clp does for ordinary
859           integers but I think this coding would be easy to modify
860        */
861        bool allNormal = true; // to say if we can do fast strong branching
862        // Say which one will be best
863        int bestChoice = 0;
864        double worstInfeasibility = 0.0;
865        for (i = 0; i < numberStrong; i++) {
866            choice[i].numIntInfeasUp = numberUnsatisfied_;
867            choice[i].numIntInfeasDown = numberUnsatisfied_;
868            choice[i].fix = 0; // say not fixed
869            if (!dynamic_cast <const CbcSimpleInteger *> (model->object(choice[i].objectNumber)))
870                allNormal = false; // Something odd so lets skip clever fast branching
871            if ( !model->object(choice[i].objectNumber)->boundBranch())
872                numberStrong = 0; // switch off
873            if ( choice[i].possibleBranch->numberBranches() > 2)
874                numberStrong = 0; // switch off
875            // Do best choice in case switched off
876            if (choice[i].upMovement > worstInfeasibility) {
877                worstInfeasibility = choice[i].upMovement;
878                bestChoice = i;
879            }
880        }
881        // If we have hit max time don't do strong branching
882        bool hitMaxTime = (model->getCurrentSeconds() >
883                            model->getDblParam(CbcModel::CbcMaximumSeconds));
884        // also give up if we are looping round too much
885        if (hitMaxTime || numberPassesLeft <= 0)
886            numberStrong = 0;
887        /*
888          Is strong branching enabled? If so, set up and do it. Otherwise, we'll
889          fall through to simple branching.
890
891          Setup for strong branching involves saving the current basis (for restoration
892          afterwards) and setting up for hot starts.
893        */
894        if (numberStrong && saveNumberStrong) {
895
896            bool solveAll = false; // set true to say look at all even if some fixed (experiment)
897            solveAll = true;
898            // worth trying if too many times
899            // Save basis
900            CoinWarmStart * ws = solver->getWarmStart();
901            // save limit
902            int saveLimit;
903            solver->getIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit);
904            if (beforeSolution && saveLimit < 100)
905                solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, 100); // go to end
906#     ifdef COIN_HAS_CLP
907            /* If we are doing all strong branching in one go then we create new arrays
908               to store information.  If clp NULL then doing old way.
909               Going down -
910               outputSolution[2*i] is final solution.
911               outputStuff[2*i] is status (0 - finished, 1 infeas, other unknown
912               outputStuff[2*i+numberStrong] is number iterations
913               On entry newUpper[i] is new upper bound, on exit obj change
914               Going up -
915               outputSolution[2*i+1] is final solution.
916               outputStuff[2*i+1] is status (0 - finished, 1 infeas, other unknown
917               outputStuff[2*i+1+numberStrong] is number iterations
918            On entry newLower[i] is new lower bound, on exit obj change
919            */
920            ClpSimplex * clp = NULL;
921            double * newLower = NULL;
922            double * newUpper = NULL;
923            double ** outputSolution = NULL;
924            int * outputStuff = NULL;
925            // Go back to normal way if user wants it
926            if (osiclp && (osiclp->specialOptions()&16) != 0 && osiclp->specialOptions() > 0)
927                allNormal = false;
928            if (osiclp && !allNormal) {
929                // say do fast
930                int easy = 1;
931                osiclp->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, &easy) ;
932            }
933            if (osiclp && allNormal) {
934                clp = osiclp->getModelPtr();
935                // Clp - do a different way
936                newLower = new double[numberStrong];
937                newUpper = new double[numberStrong];
938                outputSolution = new double * [2*numberStrong];
939                outputStuff = new int [4*numberStrong];
940                int * which = new int[numberStrong];
941                int startFinishOptions;
942                int specialOptions = osiclp->specialOptions();
943                int clpOptions = clp->specialOptions();
944                int returnCode = 0;
945#define CRUNCH
946#ifdef CRUNCH
947                // Crunch down problem
948                int numberRows = clp->numberRows();
949                // Use dual region
950                double * rhs = clp->dualRowSolution();
951                int * whichRow = new int[3*numberRows];
952                int * whichColumn = new int[2*numberColumns];
953                int nBound;
954                ClpSimplex * small = static_cast<ClpSimplexOther *> (clp)->crunch(rhs, whichRow, whichColumn, nBound, true);
955                if (!small) {
956                    anyAction = -2;
957                    //printf("XXXX Inf by inspection\n");
958                    delete [] whichColumn;
959                    whichColumn = NULL;
960                    delete [] whichRow;
961                    whichRow = NULL;
962                    break;
963                } else {
964                    clp = small;
965                }
966#else
967                int saveLogLevel = clp->logLevel();
968                int saveMaxIts = clp->maximumIterations();
969#endif
970                clp->setLogLevel(0);
971                if ((specialOptions&1) == 0) {
972                    startFinishOptions = 0;
973                    clp->setSpecialOptions(clpOptions | (64 | 1024));
974                } else {
975                    startFinishOptions = 1 + 2 + 4;
976                    //startFinishOptions=1+4; // for moment re-factorize
977                    if ((specialOptions&4) == 0)
978                        clp->setSpecialOptions(clpOptions | (64 | 128 | 512 | 1024 | 4096));
979                    else
980                        clp->setSpecialOptions(clpOptions | (64 | 128 | 512 | 1024 | 2048 | 4096));
981                }
982                // User may want to clean up before strong branching
983                if ((clp->specialOptions()&32) != 0) {
984                    clp->primal(1);
985                    if (clp->numberIterations())
986                        model->messageHandler()->message(CBC_ITERATE_STRONG, *model->messagesPointer())
987                        << clp->numberIterations()
988                        << CoinMessageEol;
989                }
990                clp->setMaximumIterations(saveLimit);
991#ifdef CRUNCH
992                int * backColumn = whichColumn + numberColumns;
993#endif
994                for (i = 0; i < numberStrong; i++) {
995                    int iObject = choice[i].objectNumber;
996                    const OsiObject * object = model->object(iObject);
997                    const CbcSimpleInteger * simple = static_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
998                    int iSequence = simple->columnNumber();
999                    newLower[i] = ceil(saveSolution[iSequence]);
1000                    newUpper[i] = floor(saveSolution[iSequence]);
1001#ifdef CRUNCH
1002                    iSequence = backColumn[iSequence];
1003                    assert (iSequence >= 0);
1004#endif
1005                    which[i] = iSequence;
1006                    outputSolution[2*i] = new double [numberColumns];
1007                    outputSolution[2*i+1] = new double [numberColumns];
1008                }
1009                //clp->writeMps("bad");
1010                returnCode = clp->strongBranching(numberStrong, which,
1011                                                  newLower, newUpper, outputSolution,
1012                                                  outputStuff, outputStuff + 2 * numberStrong, !solveAll, false,
1013                                                  startFinishOptions);
1014#ifndef CRUNCH
1015                clp->setSpecialOptions(clpOptions); // restore
1016                clp->setMaximumIterations(saveMaxIts);
1017                clp->setLogLevel(saveLogLevel);
1018#endif
1019                if (returnCode == -2) {
1020                    // bad factorization!!!
1021                    // Doing normal way
1022                    // Mark hot start
1023                    solver->markHotStart();
1024                    clp = NULL;
1025                } else {
1026#ifdef CRUNCH
1027                    // extract solution
1028                    //bool checkSol=true;
1029                    for (i = 0; i < numberStrong; i++) {
1030                        int iObject = choice[i].objectNumber;
1031                        const OsiObject * object = model->object(iObject);
1032                        const CbcSimpleInteger * simple = static_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
1033                        int iSequence = simple->columnNumber();
1034                        which[i] = iSequence;
1035                        double * sol = outputSolution[2*i];
1036                        double * sol2 = outputSolution[2*i+1];
1037                        //bool x=true;
1038                        //bool x2=true;
1039                        for (int iColumn = numberColumns - 1; iColumn >= 0; iColumn--) {
1040                            int jColumn = backColumn[iColumn];
1041                            if (jColumn >= 0) {
1042                                sol[iColumn] = sol[jColumn];
1043                                sol2[iColumn] = sol2[jColumn];
1044                            } else {
1045                                sol[iColumn] = saveSolution[iColumn];
1046                                sol2[iColumn] = saveSolution[iColumn];
1047                            }
1048                        }
1049                    }
1050#endif
1051                }
1052#ifdef CRUNCH
1053                delete [] whichColumn;
1054                delete [] whichRow;
1055                delete small;
1056#endif
1057                delete [] which;
1058            } else {
1059                // Doing normal way
1060                // Mark hot start
1061                solver->markHotStart();
1062            }
1063#     else      /* COIN_HAS_CLP */
1064
1065            OsiSolverInterface *clp = NULL ;
1066            double **outputSolution = NULL ;
1067            int *outputStuff = NULL ;
1068            double * newLower = NULL ;
1069            double * newUpper = NULL ;
1070
1071            solver->markHotStart();
1072
1073#     endif     /* COIN_HAS_CLP */
1074            /*
1075              Open a loop to do the strong branching LPs. For each candidate variable,
1076              solve an LP with the variable forced down, then up. If a direction turns
1077              out to be infeasible or monotonic (i.e., over the dual objective cutoff),
1078              force the objective change to be big (1.0e100). If we determine the problem
1079              is infeasible, or find a monotone variable, escape the loop.
1080
1081              TODO: The `restore bounds' part might be better encapsulated as an
1082            unbranch() method. Branching objects more exotic than simple integers
1083            or cliques might not restrict themselves to variable bounds.
1084
1085              TODO: Virtuous solvers invalidate the current solution (or give bogus
1086            results :-) when the bounds are changed out from under them. So we
1087            need to do all the work associated with finding a new solution before
1088            restoring the bounds.
1089            */
1090            for (i = 0 ; i < numberStrong ; i++) {
1091                double objectiveChange ;
1092                double newObjectiveValue = 1.0e100;
1093                // status is 0 finished, 1 infeasible and other
1094                int iStatus;
1095                /*
1096                  Try the down direction first. (Specify the initial branching alternative as
1097                  down with a call to way(-1). Each subsequent call to branch() performs the
1098                  specified branch and advances the branch object state to the next branch
1099                  alternative.)
1100                */
1101                if (!clp) {
1102                    choice[i].possibleBranch->way(-1) ;
1103                    choice[i].possibleBranch->branch() ;
1104                    bool feasible = true;
1105                    if (checkFeasibility) {
1106                        // check branching did not make infeasible
1107                        int iColumn;
1108                        int numberColumns = solver->getNumCols();
1109                        const double * columnLower = solver->getColLower();
1110                        const double * columnUpper = solver->getColUpper();
1111                        for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
1112                            if (columnLower[iColumn] > columnUpper[iColumn] + 1.0e-5)
1113                                feasible = false;
1114                        }
1115                    }
1116                    if (feasible) {
1117                        solver->solveFromHotStart() ;
1118                        numberStrongDone++;
1119                        numberStrongIterations += solver->getIterationCount();
1120                        /*
1121                        We now have an estimate of objective degradation that we can use for strong
1122                        branching. If we're over the cutoff, the variable is monotone up.
1123                        If we actually made it to optimality, check for a solution, and if we have
1124                        a good one, call setBestSolution to process it. Note that this may reduce the
1125                        cutoff, so we check again to see if we can declare this variable monotone.
1126                        */
1127                        if (solver->isProvenOptimal())
1128                            iStatus = 0; // optimal
1129                        else if (solver->isIterationLimitReached()
1130                                 && !solver->isDualObjectiveLimitReached())
1131                            iStatus = 2; // unknown
1132                        else
1133                            iStatus = 1; // infeasible
1134                        newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
1135                        choice[i].numItersDown = solver->getIterationCount();
1136                    } else {
1137                        iStatus = 1; // infeasible
1138                        newObjectiveValue = 1.0e100;
1139                        choice[i].numItersDown = 0;
1140                    }
1141                } else {
1142                    iStatus = outputStuff[2*i];
1143                    choice[i].numItersDown = outputStuff[2*numberStrong+2*i];
1144                    numberStrongDone++;
1145                    numberStrongIterations += choice[i].numItersDown;
1146                    newObjectiveValue = objectiveValue + newUpper[i];
1147                    solver->setColSolution(outputSolution[2*i]);
1148                }
1149                objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue  - objectiveValue_, 0.0);
1150                if (!iStatus) {
1151                    choice[i].finishedDown = true ;
1152                    if (newObjectiveValue >= model->getCutoff()) {
1153                        objectiveChange = 1.0e100; // say infeasible
1154                        numberStrongInfeasible++;
1155                    } else {
1156                        // See if integer solution
1157                        if (model->feasibleSolution(choice[i].numIntInfeasDown,
1158                                                    choice[i].numObjInfeasDown)
1159                                && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
1160                            model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
1161                                                   newObjectiveValue,
1162                                                   solver->getColSolution()) ;
1163                            // only needed for odd solvers
1164                            newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
1165                            objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue - objectiveValue_, 0.0) ;
1166                            model->setLastHeuristic(NULL);
1167                            model->incrementUsed(solver->getColSolution());
1168                            if (newObjectiveValue >= model->getCutoff()) {      //  *new* cutoff
1169                                objectiveChange = 1.0e100 ;
1170                                numberStrongInfeasible++;
1171                            }
1172                        }
1173                    }
1174                } else if (iStatus == 1) {
1175                    objectiveChange = 1.0e100 ;
1176                    numberStrongInfeasible++;
1177                } else {
1178                    // Can't say much as we did not finish
1179                    choice[i].finishedDown = false ;
1180                    numberUnfinished++;
1181                }
1182                choice[i].downMovement = objectiveChange ;
1183
1184                // restore bounds
1185                if (!clp) {
1186                    for (int j = 0; j < numberColumns; j++) {
1187                        if (saveLower[j] != lower[j])
1188                            solver->setColLower(j, saveLower[j]);
1189                        if (saveUpper[j] != upper[j])
1190                            solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
1191                    }
1192                }
1193                //printf("Down on %d, status is %d, obj %g its %d cost %g finished %d inf %d infobj %d\n",
1194                //     choice[i].objectNumber,iStatus,newObjectiveValue,choice[i].numItersDown,
1195                //     choice[i].downMovement,choice[i].finishedDown,choice[i].numIntInfeasDown,
1196                //     choice[i].numObjInfeasDown);
1197
1198                // repeat the whole exercise, forcing the variable up
1199                if (!clp) {
1200                    bool feasible = true;
1201                    // If odd branching then maybe just one possibility
1202                    if (choice[i].possibleBranch->numberBranchesLeft() > 0) {
1203                        choice[i].possibleBranch->branch();
1204                        if (checkFeasibility) {
1205                            // check branching did not make infeasible
1206                            int iColumn;
1207                            int numberColumns = solver->getNumCols();
1208                            const double * columnLower = solver->getColLower();
1209                            const double * columnUpper = solver->getColUpper();
1210                            for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
1211                                if (columnLower[iColumn] > columnUpper[iColumn] + 1.0e-5)
1212                                    feasible = false;
1213                            }
1214                        }
1215                    } else {
1216                        // second branch infeasible
1217                        feasible = false;
1218                    }
1219                    if (feasible) {
1220                        solver->solveFromHotStart() ;
1221                        numberStrongDone++;
1222                        numberStrongIterations += solver->getIterationCount();
1223                        /*
1224                        We now have an estimate of objective degradation that we can use for strong
1225                        branching. If we're over the cutoff, the variable is monotone up.
1226                        If we actually made it to optimality, check for a solution, and if we have
1227                        a good one, call setBestSolution to process it. Note that this may reduce the
1228                        cutoff, so we check again to see if we can declare this variable monotone.
1229                        */
1230                        if (solver->isProvenOptimal())
1231                            iStatus = 0; // optimal
1232                        else if (solver->isIterationLimitReached()
1233                                 && !solver->isDualObjectiveLimitReached())
1234                            iStatus = 2; // unknown
1235                        else
1236                            iStatus = 1; // infeasible
1237                        newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
1238                        choice[i].numItersUp = solver->getIterationCount();
1239                    } else {
1240                        iStatus = 1; // infeasible
1241                        newObjectiveValue = 1.0e100;
1242                        choice[i].numItersDown = 0;
1243                    }
1244                } else {
1245                    iStatus = outputStuff[2*i+1];
1246                    choice[i].numItersUp = outputStuff[2*numberStrong+2*i+1];
1247                    numberStrongDone++;
1248                    numberStrongIterations += choice[i].numItersUp;
1249                    newObjectiveValue = objectiveValue + newLower[i];
1250                    solver->setColSolution(outputSolution[2*i+1]);
1251                }
1252                objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue  - objectiveValue_, 0.0);
1253                if (!iStatus) {
1254                    choice[i].finishedUp = true ;
1255                    if (newObjectiveValue >= model->getCutoff()) {
1256                        objectiveChange = 1.0e100; // say infeasible
1257                        numberStrongInfeasible++;
1258                    } else {
1259                        // See if integer solution
1260                        if (model->feasibleSolution(choice[i].numIntInfeasUp,
1261                                                    choice[i].numObjInfeasUp)
1262                                && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
1263                            model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
1264                                                   newObjectiveValue,
1265                                                   solver->getColSolution()) ;
1266                            // only needed for odd solvers
1267                            newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
1268                            objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue - objectiveValue_, 0.0) ;
1269                            model->setLastHeuristic(NULL);
1270                            model->incrementUsed(solver->getColSolution());
1271                            if (newObjectiveValue >= model->getCutoff()) {      //  *new* cutoff
1272                                objectiveChange = 1.0e100 ;
1273                                numberStrongInfeasible++;
1274                            }
1275                        }
1276                    }
1277                } else if (iStatus == 1) {
1278                    objectiveChange = 1.0e100 ;
1279                    numberStrongInfeasible++;
1280                } else {
1281                    // Can't say much as we did not finish
1282                    choice[i].finishedUp = false ;
1283                    numberUnfinished++;
1284                }
1285                choice[i].upMovement = objectiveChange ;
1286
1287                // restore bounds
1288                if (!clp) {
1289                    for (int j = 0; j < numberColumns; j++) {
1290                        if (saveLower[j] != lower[j])
1291                            solver->setColLower(j, saveLower[j]);
1292                        if (saveUpper[j] != upper[j])
1293                            solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
1294                    }
1295                }
1296
1297                //printf("Up on %d, status is %d, obj %g its %d cost %g finished %d inf %d infobj %d\n",
1298                //     choice[i].objectNumber,iStatus,newObjectiveValue,choice[i].numItersUp,
1299                //     choice[i].upMovement,choice[i].finishedUp,choice[i].numIntInfeasUp,
1300                //     choice[i].numObjInfeasUp);
1301
1302                /*
1303                  End of evaluation for this candidate variable. Possibilities are:
1304                  * Both sides below cutoff; this variable is a candidate for branching.
1305                  * Both sides infeasible or above the objective cutoff: no further action
1306                  here. Break from the evaluation loop and assume the node will be purged
1307                  by the caller.
1308                  * One side below cutoff: Install the branch (i.e., fix the variable). Break
1309                  from the evaluation loop and assume the node will be reoptimised by the
1310                  caller.
1311                */
1312                // reset
1313                choice[i].possibleBranch->resetNumberBranchesLeft();
1314                if (choice[i].upMovement < 1.0e100) {
1315                    if (choice[i].downMovement < 1.0e100) {
1316                        // feasible - no action
1317                    } else {
1318                        // up feasible, down infeasible
1319                        anyAction = -1;
1320                        //printf("Down infeasible for choice %d sequence %d\n",i,
1321                        // model->object(choice[i].objectNumber)->columnNumber());
1322                        if (!solveAll) {
1323                            choice[i].possibleBranch->way(1);
1324                            choice[i].possibleBranch->branch();
1325                            break;
1326                        } else {
1327                            choice[i].fix = 1;
1328                        }
1329                    }
1330                } else {
1331                    if (choice[i].downMovement < 1.0e100) {
1332                        // down feasible, up infeasible
1333                        anyAction = -1;
1334                        //printf("Up infeasible for choice %d sequence %d\n",i,
1335                        // model->object(choice[i].objectNumber)->columnNumber());
1336                        if (!solveAll) {
1337                            choice[i].possibleBranch->way(-1);
1338                            choice[i].possibleBranch->branch();
1339                            break;
1340                        } else {
1341                            choice[i].fix = -1;
1342                        }
1343                    } else {
1344                        // neither side feasible
1345                        anyAction = -2;
1346                        //printf("Both infeasible for choice %d sequence %d\n",i,
1347                        // model->object(choice[i].objectNumber)->columnNumber());
1348                        break;
1349                    }
1350                }
1351                bool hitMaxTime = (model->getCurrentSeconds() >
1352                                    model->getDblParam(CbcModel::CbcMaximumSeconds));
1353                if (hitMaxTime) {
1354                    numberStrong = i + 1;
1355                    break;
1356                }
1357            }
1358            if (!clp) {
1359                // Delete the snapshot
1360                solver->unmarkHotStart();
1361            } else {
1362                delete [] newLower;
1363                delete [] newUpper;
1364                delete [] outputStuff;
1365                int i;
1366                for (i = 0; i < 2*numberStrong; i++)
1367                    delete [] outputSolution[i];
1368                delete [] outputSolution;
1369            }
1370            solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit);
1371            // restore basis
1372            solver->setWarmStart(ws);
1373            // Unless infeasible we will carry on
1374            // But we could fix anyway
1375            if (anyAction == -1 && solveAll) {
1376                // apply and take off
1377                for (i = 0 ; i < numberStrong ; i++) {
1378                    if (choice[i].fix) {
1379                        choice[i].possibleBranch->way(choice[i].fix) ;
1380                        choice[i].possibleBranch->branch() ;
1381                    }
1382                }
1383                bool feasible = true;
1384                if (checkFeasibility) {
1385                    // check branching did not make infeasible
1386                    int iColumn;
1387                    int numberColumns = solver->getNumCols();
1388                    const double * columnLower = solver->getColLower();
1389                    const double * columnUpper = solver->getColUpper();
1390                    for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
1391                        if (columnLower[iColumn] > columnUpper[iColumn] + 1.0e-5)
1392                            feasible = false;
1393                    }
1394                }
1395                if (feasible) {
1396                    // can do quick optimality check
1397                    int easy = 2;
1398                    solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, &easy) ;
1399                    solver->resolve() ;
1400                    solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, NULL) ;
1401                    feasible = solver->isProvenOptimal();
1402                }
1403                if (feasible) {
1404                    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), numberColumns*sizeof(double));
1405                    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
1406                    memcpy(saveLower, solver->getColLower(), numberColumns*sizeof(double));
1407                    memcpy(saveUpper, solver->getColUpper(), numberColumns*sizeof(double));
1408                    // Clean up all candidates whih are fixed
1409                    int numberLeft = 0;
1410                    for (i = 0 ; i < numberStrong ; i++) {
1411                        CbcStrongInfo thisChoice = choice[i];
1412                        choice[i].possibleBranch = NULL;
1413                        const OsiObject * object = model->object(thisChoice.objectNumber);
1414                        int preferredWay;
1415                        double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
1416                        if (!infeasibility) {
1417                            // take out
1418                            delete thisChoice.possibleBranch;
1419                        } else {
1420                            choice[numberLeft++] = thisChoice;
1421                        }
1422                    }
1423                    numberStrong = numberLeft;
1424                    for (; i < maximumStrong; i++) {
1425                        delete choice[i].possibleBranch;
1426                        choice[i].possibleBranch = NULL;
1427                    }
1428                    // If all fixed then round again
1429                    if (!numberLeft) {
1430                        finished = false;
1431                        numberStrong = 0;
1432                        saveNumberStrong = 0;
1433                        maximumStrong = 1;
1434                    } else {
1435                        anyAction = 0;
1436                    }
1437                    // If these two uncommented then different action
1438                    anyAction = -1;
1439                    finished = true;
1440                    //printf("some fixed but continuing %d left\n",numberLeft);
1441                } else {
1442                    anyAction = -2; // say infeasible
1443                }
1444            }
1445            delete ws;
1446            //int numberNodes = model->getNodeCount();
1447            // update number of strong iterations etc
1448            model->incrementStrongInfo(numberStrongDone, numberStrongIterations,
1449                                       anyAction == -2 ? 0 : numberStrongInfeasible, anyAction == -2);
1450
1451            /*
1452              anyAction >= 0 indicates that strong branching didn't produce any monotone
1453              variables. Sift through the candidates for the best one.
1454
1455              QUERY: Setting numberNodes looks to be a distributed noop. numberNodes is
1456              local to this code block. Perhaps should be numberNodes_ from model?
1457              Unclear what this calculation is doing.
1458            */
1459            if (anyAction >= 0) {
1460
1461                // get average cost per iteration and assume stopped ones
1462                // would stop after 50% more iterations at average cost??? !!! ???
1463                double averageCostPerIteration = 0.0;
1464                double totalNumberIterations = 1.0;
1465                int smallestNumberInfeasibilities = COIN_INT_MAX;
1466                for (i = 0; i < numberStrong; i++) {
1467                    totalNumberIterations += choice[i].numItersDown +
1468                                             choice[i].numItersUp ;
1469                    averageCostPerIteration += choice[i].downMovement +
1470                                               choice[i].upMovement;
1471                    smallestNumberInfeasibilities =
1472                        CoinMin(CoinMin(choice[i].numIntInfeasDown ,
1473                                        choice[i].numIntInfeasUp ),
1474                                smallestNumberInfeasibilities);
1475                }
1476                //if (smallestNumberInfeasibilities>=numberIntegerInfeasibilities)
1477                //numberNodes=1000000; // switch off search for better solution
1478                averageCostPerIteration /= totalNumberIterations;
1479                // all feasible - choose best bet
1480
1481                // New method does all at once so it can be more sophisticated
1482                // in deciding how to balance actions.
1483                // But it does need arrays
1484                double * changeUp = new double [numberStrong];
1485                int * numberInfeasibilitiesUp = new int [numberStrong];
1486                double * changeDown = new double [numberStrong];
1487                int * numberInfeasibilitiesDown = new int [numberStrong];
1488                CbcBranchingObject ** objects = new CbcBranchingObject * [ numberStrong];
1489                for (i = 0 ; i < numberStrong ; i++) {
1490                    int iColumn = choice[i].possibleBranch->variable() ;
1491                    model->messageHandler()->message(CBC_STRONG, *model->messagesPointer())
1492                    << i << iColumn
1493                    << choice[i].downMovement << choice[i].numIntInfeasDown
1494                    << choice[i].upMovement << choice[i].numIntInfeasUp
1495                    << choice[i].possibleBranch->value()
1496                    << CoinMessageEol;
1497                    changeUp[i] = choice[i].upMovement;
1498                    numberInfeasibilitiesUp[i] = choice[i].numIntInfeasUp;
1499                    changeDown[i] = choice[i].downMovement;
1500                    numberInfeasibilitiesDown[i] = choice[i].numIntInfeasDown;
1501                    objects[i] = choice[i].possibleBranch;
1502                }
1503                int whichObject = decision->bestBranch(objects, numberStrong, numberUnsatisfied_,
1504                                                       changeUp, numberInfeasibilitiesUp,
1505                                                       changeDown, numberInfeasibilitiesDown,
1506                                                       objectiveValue_);
1507                // move branching object and make sure it will not be deleted
1508                if (whichObject >= 0) {
1509                    branch_ = objects[whichObject];
1510                    if (model->messageHandler()->logLevel() > 3)
1511                        printf("Choosing column %d\n", choice[whichObject].possibleBranch->variable()) ;
1512                    choice[whichObject].possibleBranch = NULL;
1513                }
1514                delete [] changeUp;
1515                delete [] numberInfeasibilitiesUp;
1516                delete [] changeDown;
1517                delete [] numberInfeasibilitiesDown;
1518                delete [] objects;
1519            }
1520#     ifdef COIN_HAS_CLP
1521            if (osiclp && !allNormal) {
1522                // back to normal
1523                osiclp->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, NULL) ;
1524            }
1525#     endif
1526        }
1527        /*
1528          Simple branching. Probably just one, but we may have got here
1529          because of an odd branch e.g. a cut
1530        */
1531        else {
1532            // not strong
1533            // C) create branching object
1534            branch_ = choice[bestChoice].possibleBranch;
1535            choice[bestChoice].possibleBranch = NULL;
1536        }
1537    }
1538    // Set guessed solution value
1539    guessedObjectiveValue_ = objectiveValue_ + estimatedDegradation;
1540    //printf ("Node %d depth %d unsatisfied %d sum %g obj %g guess %g\n",
1541    //      model->getNodeCount(),depth_,numberUnsatisfied_,
1542    //      sumInfeasibilities_,objectiveValue_,guessedObjectiveValue_);
1543    /*
1544      Cleanup, then we're outta here.
1545    */
1546    if (!model->branchingMethod() || dynamicBranchingObject)
1547        delete decision;
1548
1549    for (i = 0; i < maximumStrong; i++)
1550        delete choice[i].possibleBranch;
1551    delete [] choice;
1552    delete [] saveLower;
1553    delete [] saveUpper;
1554
1555    // restore solution
1556    solver->setColSolution(saveSolution);
1557    delete [] saveSolution;
1558# ifdef COIN_HAS_CLP
1559    if (osiclp)
1560        osiclp->setSpecialOptions(saveClpOptions);
1561# endif
1562    return anyAction;
1563}
1564
1565/*
1566  Version for dynamic pseudo costs.
1567
1568  **** For now just return if anything odd
1569  later allow even if odd
1570
1571  The routine scans through the object list of the model looking for objects
1572  that indicate infeasibility. It tests each object using strong branching
1573  and selects the one with the least objective degradation.  A corresponding
1574  branching object is left attached to lastNode.
1575  This version gives preference in evaluation to variables which
1576  have not been evaluated many times.  It also uses numberStrong
1577  to say give up if last few tries have not changed incumbent.
1578  See Achterberg, Koch and Martin.
1579
1580  If strong branching is disabled, a candidate object is chosen essentially
1581  at random (whatever object ends up in pos'n 0 of the candidate array).
1582
1583  If a branching candidate is found to be monotone, bounds are set to fix the
1584  variable and the routine immediately returns (the caller is expected to
1585  reoptimize).
1586
1587  If a branching candidate is found to result in infeasibility in both
1588  directions, the routine immediately returns an indication of infeasibility.
1589
1590  Returns:  0   both branch directions are feasible
1591  -1    branching variable is monotone
1592  -2    infeasible
1593  -3   Use another method
1594
1595  For now just fix on objective from strong branching.
1596*/
1597
1598int CbcNode::chooseDynamicBranch (CbcModel *model, CbcNode *lastNode,
1599                                  OsiSolverBranch * & /*branches*/,
1600                                  int numberPassesLeft)
1601
1602{
1603    if (lastNode)
1604        depth_ = lastNode->depth_ + 1;
1605    else
1606        depth_ = 0;
1607    // Go to other choose if hot start
1608    if (model->hotstartSolution() &&
1609            (((model->moreSpecialOptions()&1024) == 0) || false))
1610        return -3;
1611    delete branch_;
1612    branch_ = NULL;
1613    OsiSolverInterface * solver = model->solver();
1614    // get information on solver type
1615    const OsiAuxInfo * auxInfo = solver->getAuxiliaryInfo();
1616    const OsiBabSolver * auxiliaryInfo = dynamic_cast<const OsiBabSolver *> (auxInfo);
1617    if (!auxiliaryInfo) {
1618        // use one from CbcModel
1619        auxiliaryInfo = model->solverCharacteristics();
1620    }
1621    int numberObjects = model->numberObjects();
1622    // If very odd set of objects then use older chooseBranch
1623    bool useOldWay = false;
1624    // point to useful information
1625    OsiBranchingInformation usefulInfo = model->usefulInformation();
1626    if (numberObjects > model->numberIntegers()) {
1627        for (int i = model->numberIntegers(); i < numberObjects; i++) {
1628            OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
1629            CbcObject * obj =   dynamic_cast <CbcObject *>(object) ;
1630            if (!obj || !obj->optionalObject()) {
1631                int preferredWay;
1632                double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
1633                if (infeasibility) {
1634                    useOldWay = true;
1635                    break;
1636                }
1637            } else {
1638              obj->initializeForBranching(model);
1639            }
1640        }
1641    }
1642    if ((model->specialOptions()&128) != 0)
1643        useOldWay = false; // allow
1644    // For now return if not simple
1645    if (useOldWay)
1646        return -3;
1647    // Modify useful info
1648    usefulInfo.depth_ = depth_;
1649    if ((model->specialOptions()&128) != 0) {
1650        // SOS - shadow prices
1651        int numberRows = solver->getNumRows();
1652        const double * pi = usefulInfo.pi_;
1653        double sumPi = 0.0;
1654        for (int i = 0; i < numberRows; i++)
1655            sumPi += fabs(pi[i]);
1656        sumPi /= static_cast<double> (numberRows);
1657        // and scale back
1658        sumPi *= 0.01;
1659        usefulInfo.defaultDual_ = sumPi; // switch on
1660        int numberColumns = solver->getNumCols();
1661        int size = CoinMax(numberColumns, 2 * numberRows);
1662        usefulInfo.usefulRegion_ = new double [size];
1663        CoinZeroN(usefulInfo.usefulRegion_, size);
1664        usefulInfo.indexRegion_ = new int [size];
1665        // pi may change
1666        usefulInfo.pi_ = CoinCopyOfArray(usefulInfo.pi_, numberRows);
1667    }
1668    assert (auxiliaryInfo);
1669    double cutoff = model->getCutoff();
1670    const double * lower = solver->getColLower();
1671    const double * upper = solver->getColUpper();
1672    // See if user thinks infeasible
1673    int anyAction = model->problemFeasibility()->feasible(model, 0);
1674    if (anyAction) {
1675        // will return -2 if infeasible , 0 if treat as integer
1676        return anyAction - 1;
1677    }
1678    int i;
1679    int saveStateOfSearch = model->stateOfSearch() % 10;
1680    int numberStrong = model->numberStrong();
1681    /* Ranging is switched off.
1682       The idea is that you can find out the effect of one iteration
1683       on each unsatisfied variable cheaply.  Then use this
1684       if you have not got much else to go on.
1685    */
1686    //#define RANGING
1687#ifdef RANGING
1688    // must have clp
1689#ifndef COIN_HAS_CLP
1690#  warning("Ranging switched off as not Clp");
1691#undef RANGING
1692#endif
1693    // Pass number
1694    int kPass = 0;
1695    int numberRows = solver->getNumRows();
1696#endif
1697    int numberColumns = model->getNumCols();
1698    double * saveUpper = new double[numberColumns];
1699    double * saveLower = new double[numberColumns];
1700    for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
1701        saveLower[i] = lower[i];
1702        saveUpper[i] = upper[i];
1703    }
1704
1705    // Save solution in case heuristics need good solution later
1706
1707    double * saveSolution = new double[numberColumns];
1708    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), numberColumns*sizeof(double));
1709    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
1710    const double * hotstartSolution = model->hotstartSolution();
1711    const int * hotstartPriorities = model->hotstartPriorities();
1712    double integerTolerance =
1713        model->getDblParam(CbcModel::CbcIntegerTolerance);
1714    if (hotstartSolution) {
1715        if ((model->moreSpecialOptions()&1024) != 0) {
1716            int nBad = 0;
1717            int nUnsat = 0;
1718            int nDiff = 0;
1719            for (int i = 0; i < numberObjects; i++) {
1720                OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
1721                const CbcSimpleInteger * thisOne = dynamic_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
1722                if (thisOne) {
1723                    int iColumn = thisOne->columnNumber();
1724                    double targetValue = hotstartSolution[iColumn];
1725                    double value = saveSolution[iColumn];
1726                    if (fabs(value - floor(value + 0.5)) > 1.0e-6) {
1727                        nUnsat++;
1728#ifdef CLP_INVESTIGATE
1729                        printf("H %d is %g target %g\n", iColumn, value, targetValue);
1730#endif
1731                    } else if (fabs(targetValue - value) > 1.0e-6) {
1732                        nDiff++;
1733                    }
1734                    if (targetValue < saveLower[iColumn] ||
1735                            targetValue > saveUpper[iColumn]) {
1736#ifdef CLP_INVESTIGATE
1737                        printf("%d has target %g and current bounds %g and %g\n",
1738                               iColumn, targetValue, saveLower[iColumn], saveUpper[iColumn]);
1739#endif
1740                        nBad++;
1741                    }
1742                }
1743            }
1744#ifdef CLP_INVESTIGATE
1745            printf("Hot %d unsatisfied, %d outside limits, %d different\n",
1746                   nUnsat, nBad, nDiff);
1747#endif
1748            if (nBad) {
1749                // switch off as not possible
1750                hotstartSolution = NULL;
1751                model->setHotstartSolution(NULL, NULL);
1752                usefulInfo.hotstartSolution_ = NULL;
1753            }
1754        }
1755    }
1756    /*
1757      Get a branching decision object. Use the default dynamic decision criteria unless
1758      the user has loaded a decision method into the model.
1759    */
1760    CbcBranchDecision *decision = model->branchingMethod();
1761    if (!decision)
1762        decision = new CbcBranchDynamicDecision();
1763    int xMark = 0;
1764    // Get arrays to sort
1765    double * sort = new double[numberObjects];
1766    int * whichObject = new int[numberObjects];
1767#ifdef RANGING
1768    int xPen = 0;
1769    int * objectMark = new int[2*numberObjects+1];
1770#endif
1771    // Arrays with movements
1772    double * upEstimate = new double[numberObjects];
1773    double * downEstimate = new double[numberObjects];
1774    double estimatedDegradation = 0.0;
1775    int numberNodes = model->getNodeCount();
1776    int saveLogLevel = model->logLevel();
1777#ifdef JJF_ZERO
1778    if ((numberNodes % 500) == 0) {
1779        model->setLogLevel(6);
1780        // Get average up and down costs
1781        double averageUp = 0.0;
1782        double averageDown = 0.0;
1783        int numberUp = 0;
1784        int numberDown = 0;
1785        int i;
1786        for ( i = 0; i < numberObjects; i++) {
1787            OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
1788            CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
1789                dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
1790            assert(dynamicObject);
1791            int  numberUp2 = 0;
1792            int numberDown2 = 0;
1793            double up = 0.0;
1794            double down = 0.0;
1795            if (dynamicObject->numberTimesUp()) {
1796                numberUp++;
1797                averageUp += dynamicObject->upDynamicPseudoCost();
1798                numberUp2 += dynamicObject->numberTimesUp();
1799                up = dynamicObject->upDynamicPseudoCost();
1800            }
1801            if (dynamicObject->numberTimesDown()) {
1802                numberDown++;
1803                averageDown += dynamicObject->downDynamicPseudoCost();
1804                numberDown2 += dynamicObject->numberTimesDown();
1805                down = dynamicObject->downDynamicPseudoCost();
1806            }
1807            if (numberUp2 || numberDown2)
1808                printf("col %d - up %d times cost %g, - down %d times cost %g\n",
1809                       dynamicObject->columnNumber(), numberUp2, up, numberDown2, down);
1810        }
1811        if (numberUp)
1812            averageUp /= static_cast<double> (numberUp);
1813        else
1814            averageUp = 1.0;
1815        if (numberDown)
1816            averageDown /= static_cast<double> (numberDown);
1817        else
1818            averageDown = 1.0;
1819        printf("total - up %d vars average %g, - down %d vars average %g\n",
1820               numberUp, averageUp, numberDown, averageDown);
1821    }
1822#endif
1823    int numberBeforeTrust = model->numberBeforeTrust();
1824    // May go round twice if strong branching fixes all local candidates
1825    bool finished = false;
1826    int numberToFix = 0;
1827# ifdef COIN_HAS_CLP
1828    OsiClpSolverInterface * osiclp = dynamic_cast< OsiClpSolverInterface*> (solver);
1829    int saveClpOptions = 0;
1830    if (osiclp) {
1831        // for faster hot start
1832        saveClpOptions = osiclp->specialOptions();
1833        osiclp->setSpecialOptions(saveClpOptions | 8192);
1834    }
1835# else
1836    OsiSolverInterface *osiclp = NULL ;
1837# endif
1838    //const CglTreeProbingInfo * probingInfo = NULL; //model->probingInfo();
1839    // Old code left in with DEPRECATED_STRATEGY
1840    assert (model->searchStrategy() == -1 ||
1841            model->searchStrategy() == 1 ||
1842            model->searchStrategy() == 2);
1843#ifdef DEPRECATED_STRATEGY
1844    int saveSearchStrategy2 = model->searchStrategy();
1845#endif
1846    // Get average up and down costs
1847    {
1848        double averageUp = 0.0;
1849        double averageDown = 0.0;
1850        int numberUp = 0;
1851        int numberDown = 0;
1852        int i;
1853        for ( i = 0; i < numberObjects; i++) {
1854            OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
1855            CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
1856                dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
1857            if (dynamicObject) {
1858                if (dynamicObject->numberTimesUp()) {
1859                    numberUp++;
1860                    averageUp += dynamicObject->upDynamicPseudoCost();
1861                }
1862                if (dynamicObject->numberTimesDown()) {
1863                    numberDown++;
1864                    averageDown += dynamicObject->downDynamicPseudoCost();
1865                }
1866            }
1867        }
1868        if (numberUp)
1869            averageUp /= static_cast<double> (numberUp);
1870        else
1871            averageUp = 1.0;
1872        if (numberDown)
1873            averageDown /= static_cast<double> (numberDown);
1874        else
1875            averageDown = 1.0;
1876        for ( i = 0; i < numberObjects; i++) {
1877            OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
1878            CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
1879                dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
1880            if (dynamicObject) {
1881                if (!dynamicObject->numberTimesUp())
1882                    dynamicObject->setUpDynamicPseudoCost(averageUp);
1883                if (!dynamicObject->numberTimesDown())
1884                    dynamicObject->setDownDynamicPseudoCost(averageDown);
1885            }
1886        }
1887    }
1888    /*
1889      1 strong
1890      2 no strong
1891      3 strong just before solution
1892      4 no strong just before solution
1893      5 strong first time or before solution
1894      6 strong first time
1895    */
1896    int useShadow = model->moreSpecialOptions() & 7;
1897    if (useShadow > 2) {
1898        if (model->getSolutionCount()) {
1899            if (numberNodes || useShadow < 5) {
1900                useShadow = 0;
1901                // zap pseudo shadow prices
1902                model->pseudoShadow(-1);
1903                // and switch off
1904                model->setMoreSpecialOptions(model->moreSpecialOptions()&(~1023));
1905            } else {
1906                useShadow = 1;
1907            }
1908        } else if (useShadow < 5) {
1909            useShadow -= 2;
1910        } else {
1911            useShadow = 1;
1912        }
1913    }
1914    if (useShadow) {
1915        // pseudo shadow prices
1916        model->pseudoShadow((model->moreSpecialOptions() >> 3)&63);
1917    }
1918#ifdef DEPRECATED_STRATEGY
1919    { // in for tabbing
1920    } else if (saveSearchStrategy2 < 1999) {
1921        // pseudo shadow prices
1922        model->pseudoShadow(NULL, NULL);
1923    } else if (saveSearchStrategy2 < 2999) {
1924        // leave old ones
1925    } else if (saveSearchStrategy2 < 3999) {
1926        // pseudo shadow prices at root
1927        if (!numberNodes)
1928            model->pseudoShadow(NULL, NULL);
1929    } else {
1930        abort();
1931    }
1932    if (saveSearchStrategy2 >= 0)
1933        saveSearchStrategy2 = saveSearchStrategy2 % 1000;
1934    if (saveSearchStrategy2 == 999)
1935        saveSearchStrategy2 = -1;
1936    int saveSearchStrategy = saveSearchStrategy2 < 99 ? saveSearchStrategy2 : saveSearchStrategy2 - 100;
1937#endif //DEPRECATED_STRATEGY
1938    int numberNotTrusted = 0;
1939    int numberStrongDone = 0;
1940    int numberUnfinished = 0;
1941    int numberStrongInfeasible = 0;
1942    int numberStrongIterations = 0;
1943    int strongType=0;
1944#define DO_ALL_AT_ROOT
1945#ifdef DO_ALL_AT_ROOT
1946    int saveSatisfiedVariables=0;
1947    int saveNumberToDo=0;
1948#endif
1949    // so we can save lots of stuff
1950    CbcStrongInfo choice;
1951    CbcDynamicPseudoCostBranchingObject * choiceObject = NULL;
1952    if (model->allDynamic()) {
1953        CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * object = NULL;
1954        choiceObject = new CbcDynamicPseudoCostBranchingObject(model, 0, -1, 0.5, object);
1955    }
1956    choice.possibleBranch = choiceObject;
1957    numberPassesLeft = CoinMax(numberPassesLeft, 2);
1958    //#define DEBUG_SOLUTION
1959#ifdef DEBUG_SOLUTION
1960    bool onOptimalPath=false;
1961    if ((model->specialOptions()&1) != 0) {
1962      const OsiRowCutDebugger *debugger = model->continuousSolver()->getRowCutDebugger() ;
1963      if (debugger) {
1964        const OsiRowCutDebugger *debugger2 = model->solver()->getRowCutDebugger() ;
1965        printf("On optimal in CbcNode %s\n",debugger2 ? "" : "but bad cuts");
1966        onOptimalPath=true;
1967      }
1968    }
1969#endif
1970    while (!finished) {
1971        numberPassesLeft--;
1972        finished = true;
1973        decision->initialize(model);
1974        // Some objects may compute an estimate of best solution from here
1975        estimatedDegradation = 0.0;
1976        numberToFix = 0;
1977        int numberToDo = 0;
1978        int iBestNot = -1;
1979        int iBestGot = -1;
1980        double best = 0.0;
1981        numberNotTrusted = 0;
1982        numberStrongDone = 0;
1983        numberUnfinished = 0;
1984        numberStrongInfeasible = 0;
1985        numberStrongIterations = 0;
1986#ifdef RANGING
1987        int * which = objectMark + numberObjects + 1;
1988        int neededPenalties;
1989        int optionalPenalties;
1990#endif
1991        // We may go round this loop three times (only if we think we have solution)
1992        for (int iPass = 0; iPass < 3; iPass++) {
1993
1994            // Some objects may compute an estimate of best solution from here
1995            estimatedDegradation = 0.0;
1996            numberUnsatisfied_ = 0;
1997            // initialize sum of "infeasibilities"
1998            sumInfeasibilities_ = 0.0;
1999            int bestPriority = COIN_INT_MAX;
2000#ifdef JJF_ZERO
2001            int number01 = 0;
2002            const cliqueEntry * entry = NULL;
2003            const int * toZero = NULL;
2004            const int * toOne = NULL;
2005            const int * backward = NULL;
2006            int numberUnsatisProbed = 0;
2007            int numberUnsatisNotProbed = 0; // 0-1
2008            if (probingInfo) {
2009                number01 = probingInfo->numberIntegers();
2010                entry = probingInfo->fixEntries();
2011                toZero = probingInfo->toZero();
2012                toOne = probingInfo->toOne();
2013                backward = probingInfo->backward();
2014                if (!toZero[number01] || number01 < numberObjects || true) {
2015                    // no info
2016                    probingInfo = NULL;
2017                }
2018            }
2019#endif
2020            /*
2021              Scan for branching objects that indicate infeasibility. Choose candidates
2022              using priority as the first criteria, then integer infeasibility.
2023
2024              The algorithm is to fill the array with a set of good candidates (by
2025              infeasibility) with priority bestPriority.  Finding a candidate with
2026              priority better (less) than bestPriority flushes the choice array. (This
2027              serves as initialization when the first candidate is found.)
2028
2029            */
2030            numberToDo = 0;
2031#ifdef RANGING
2032            neededPenalties = 0;
2033            optionalPenalties = numberObjects;
2034#endif
2035            iBestNot = -1;
2036            double bestNot = 0.0;
2037            iBestGot = -1;
2038            best = 0.0;
2039            /* Problem type as set by user or found by analysis.  This will be extended
2040            0 - not known
2041            1 - Set partitioning <=
2042            2 - Set partitioning ==
2043            3 - Set covering
2044            4 - all +- 1 or all +1 and odd
2045            */
2046            int problemType = model->problemType();
2047            bool canDoOneHot = false;
2048            for (i = 0; i < numberObjects; i++) {
2049                OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
2050                CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
2051                    dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
2052                int preferredWay;
2053                double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
2054                int priorityLevel = object->priority();
2055                if (hotstartSolution) {
2056                    // we are doing hot start
2057                    const CbcSimpleInteger * thisOne = dynamic_cast <const CbcSimpleInteger *> (object);
2058                    if (thisOne) {
2059                        int iColumn = thisOne->columnNumber();
2060                        bool canDoThisHot = true;
2061                        double targetValue = hotstartSolution[iColumn];
2062                        if (saveUpper[iColumn] > saveLower[iColumn]) {
2063                            double value = saveSolution[iColumn];
2064                            if (hotstartPriorities)
2065                                priorityLevel = hotstartPriorities[iColumn];
2066                            //double originalLower = thisOne->originalLower();
2067                            //double originalUpper = thisOne->originalUpper();
2068                            // switch off if not possible
2069                            if (targetValue >= saveLower[iColumn] && targetValue <= saveUpper[iColumn]) {
2070                                /* priority outranks rest always if negative
2071                                   otherwise can be downgraded if at correct level.
2072                                   Infeasibility may be increased to choose 1.0 values first.
2073                                   choose one near wanted value
2074                                */
2075                                if (fabs(value - targetValue) > integerTolerance) {
2076                                    //if (infeasibility>0.01)
2077                                    //infeasibility = fabs(1.0e6-fabs(value-targetValue));
2078                                    //else
2079                                    infeasibility = fabs(value - targetValue);
2080                                    //if (targetValue==1.0)
2081                                    //infeasibility += 1.0;
2082                                    if (value > targetValue) {
2083                                        preferredWay = -1;
2084                                    } else {
2085                                        preferredWay = 1;
2086                                    }
2087                                    priorityLevel = CoinAbs(priorityLevel);
2088                                } else if (priorityLevel < 0) {
2089                                    priorityLevel = CoinAbs(priorityLevel);
2090                                    if (targetValue == saveLower[iColumn]) {
2091                                        infeasibility = integerTolerance + 1.0e-12;
2092                                        preferredWay = -1;
2093                                    } else if (targetValue == saveUpper[iColumn]) {
2094                                        infeasibility = integerTolerance + 1.0e-12;
2095                                        preferredWay = 1;
2096                                    } else {
2097                                        // can't
2098                                        priorityLevel += 10000000;
2099                                        canDoThisHot = false;
2100                                    }
2101                                } else {
2102                                    priorityLevel += 10000000;
2103                                    canDoThisHot = false;
2104                                }
2105                            } else {
2106                                // switch off if not possible
2107                                canDoThisHot = false;
2108                            }
2109                            if (canDoThisHot)
2110                                canDoOneHot = true;
2111                        } else if (targetValue < saveLower[iColumn] || targetValue > saveUpper[iColumn]) {
2112                        }
2113                    } else {
2114                        priorityLevel += 10000000;
2115                    }
2116                }
2117#define ZERO_ONE 0
2118#define ZERO_FAKE 1.0e20;
2119#if ZERO_ONE==1
2120                // branch on 0-1 first (temp)
2121                if (fabs(saveSolution[dynamicObject->columnNumber()]) < 1.0)
2122                    priorityLevel--;
2123#endif
2124#if ZERO_ONE==2
2125                if (fabs(saveSolution[dynamicObject->columnNumber()]) < 1.0)
2126                    infeasibility *= ZERO_FAKE;
2127#endif
2128                if (infeasibility) {
2129                    int iColumn = numberColumns + i;
2130                    bool gotDown = false;
2131                    int numberThisDown = 0;
2132                    bool gotUp = false;
2133                    int numberThisUp = 0;
2134                    double downGuess = object->downEstimate();
2135                    double upGuess = object->upEstimate();
2136                    if (dynamicObject) {
2137                        // Use this object's numberBeforeTrust
2138                        int numberBeforeTrustThis = dynamicObject->numberBeforeTrust();
2139                        iColumn = dynamicObject->columnNumber();
2140                        gotDown = false;
2141                        numberThisDown = dynamicObject->numberTimesDown();
2142                        if (numberThisDown >= numberBeforeTrustThis)
2143                            gotDown = true;
2144                        gotUp = false;
2145                        numberThisUp = dynamicObject->numberTimesUp();
2146                        if (numberThisUp >= numberBeforeTrustThis)
2147                            gotUp = true;
2148                        if (!depth_ && false) {
2149                            // try closest to 0.5
2150                            double part = saveSolution[iColumn] - floor(saveSolution[iColumn]);
2151                            infeasibility = fabs(0.5 - part);
2152                        }
2153                        if (problemType > 0 && problemType < 4 && false) {
2154                            // try closest to 0.5
2155                            double part = saveSolution[iColumn] - floor(saveSolution[iColumn]);
2156                            infeasibility = 0.5 - fabs(0.5 - part);
2157                        }
2158#ifdef JJF_ZERO
2159                        if (probingInfo) {
2160                            int iSeq = backward[iColumn];
2161                            assert (iSeq >= 0);
2162                            infeasibility = 1.0 + (toZero[iSeq+1] - toZero[iSeq]) +
2163                                            5.0 * CoinMin(toOne[iSeq] - toZero[iSeq], toZero[iSeq+1] - toOne[iSeq]);
2164                            if (toZero[iSeq+1] > toZero[iSeq]) {
2165                                numberUnsatisProbed++;
2166                            } else {
2167                                numberUnsatisNotProbed++;
2168                            }
2169                        }
2170#endif
2171                    } else {
2172                        // see if SOS
2173                        CbcSOS * sosObject =
2174                            dynamic_cast <CbcSOS *>(object) ;
2175                        if (sosObject) {
2176                            gotDown = false;
2177                            numberThisDown = sosObject->numberTimesDown();
2178                            if (numberThisDown >= numberBeforeTrust)
2179                                gotDown = true;
2180                            gotUp = false;
2181                            numberThisUp = sosObject->numberTimesUp();
2182                            if (numberThisUp >= numberBeforeTrust)
2183                                gotUp = true;
2184                        } else {
2185                            gotDown = true;
2186                            numberThisDown = 999999;
2187                            downGuess = 1.0e20;
2188                            gotUp = true;
2189                            numberThisUp = 999999;
2190                            upGuess = 1.0e20;
2191                            numberPassesLeft = 0;
2192                        }
2193                    }
2194                    // Increase estimated degradation to solution
2195                    estimatedDegradation += CoinMin(downGuess, upGuess);
2196                    downEstimate[i] = downGuess;
2197                    upEstimate[i] = upGuess;
2198                    numberUnsatisfied_++;
2199                    sumInfeasibilities_ += infeasibility;
2200                    // Better priority? Flush choices.
2201                    if (priorityLevel < bestPriority) {
2202                        numberToDo = 0;
2203                        bestPriority = priorityLevel;
2204                        iBestGot = -1;
2205                        best = 0.0;
2206                        numberNotTrusted = 0;
2207#ifdef RANGING
2208                        neededPenalties = 0;
2209                        optionalPenalties = numberObjects;
2210#endif
2211                    } else if (priorityLevel > bestPriority) {
2212                        continue;
2213                    }
2214                    if (!gotUp || !gotDown)
2215                        numberNotTrusted++;
2216                    // Check for suitability based on infeasibility.
2217                    if ((gotDown && gotUp) && numberStrong > 0) {
2218                        sort[numberToDo] = -infeasibility;
2219                        if (infeasibility > best) {
2220                            best = infeasibility;
2221                            iBestGot = numberToDo;
2222                        }
2223#ifdef RANGING
2224                        if (dynamicObject) {
2225                            objectMark[--optionalPenalties] = numberToDo;
2226                            which[optionalPenalties] = iColumn;
2227                        }
2228#endif
2229                    } else {
2230#ifdef RANGING
2231                        if (dynamicObject) {
2232                            objectMark[neededPenalties] = numberToDo;
2233                            which[neededPenalties++] = iColumn;
2234                        }
2235#endif
2236                        sort[numberToDo] = -10.0 * infeasibility;
2237                        if (!(numberThisUp + numberThisDown))
2238                            sort[numberToDo] *= 100.0; // make even more likely
2239                        if (iColumn < numberColumns) {
2240                            double part = saveSolution[iColumn] - floor(saveSolution[iColumn]);
2241                            if (1.0 - fabs(part - 0.5) > bestNot) {
2242                                iBestNot = numberToDo;
2243                                bestNot = 1.0 - fabs(part - 0.5);
2244                            }
2245                        } else {
2246                            // SOS
2247                            if (-sort[numberToDo] > bestNot) {
2248                                iBestNot = numberToDo;
2249                                bestNot = -sort[numberToDo];
2250                            }
2251                        }
2252                    }
2253                    if (model->messageHandler()->logLevel() > 3) {
2254                        printf("%d (%d) down %d %g up %d %g - infeas %g - sort %g solution %g\n",
2255                               i, iColumn, numberThisDown, object->downEstimate(), numberThisUp, object->upEstimate(),
2256                               infeasibility, sort[numberToDo], saveSolution[iColumn]);
2257                    }
2258                    whichObject[numberToDo++] = i;
2259                } else {
2260                    // for debug
2261                    downEstimate[i] = -1.0;
2262                    upEstimate[i] = -1.0;
2263                }
2264            }
2265            if (numberUnsatisfied_) {
2266                //if (probingInfo&&false)
2267                //printf("nunsat %d, %d probed, %d other 0-1\n",numberUnsatisfied_,
2268                // numberUnsatisProbed,numberUnsatisNotProbed);
2269                // some infeasibilities - go to next steps
2270                if (!canDoOneHot && hotstartSolution) {
2271                    // switch off as not possible
2272                    hotstartSolution = NULL;
2273                    model->setHotstartSolution(NULL, NULL);
2274                    usefulInfo.hotstartSolution_ = NULL;
2275                }
2276                break;
2277            } else if (!iPass) {
2278                // may just need resolve
2279                model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
2280                double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
2281                objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
2282                if (!solver->isProvenOptimal()) {
2283                    // infeasible
2284                    anyAction = -2;
2285                    break;
2286                }
2287                // Double check looks OK - just look at rows with all integers
2288                if (model->allDynamic()) {
2289                    double * solution = CoinCopyOfArray(saveSolution, numberColumns);
2290                    for (int i = 0; i < numberColumns; i++) {
2291                        if (model->isInteger(i))
2292                            solution[i] = floor(solution[i] + 0.5);
2293                    }
2294                    int numberRows = solver->getNumRows();
2295                    double * rowActivity = new double [numberRows];
2296                    CoinZeroN(rowActivity, numberRows);
2297                    solver->getMatrixByCol()->times(solution, rowActivity);
2298                    //const double * element = model->solver()->getMatrixByCol()->getElements();
2299                    const int * row = model->solver()->getMatrixByCol()->getIndices();
2300                    const CoinBigIndex * columnStart = model->solver()->getMatrixByCol()->getVectorStarts();
2301                    const int * columnLength = model->solver()->getMatrixByCol()->getVectorLengths();
2302                    int nFree = 0;
2303                    int nFreeNon = 0;
2304                    int nFixedNon = 0;
2305                    double mostAway = 0.0;
2306                    int whichAway = -1;
2307                    const double * columnLower = solver->getColLower();
2308                    const double * columnUpper = solver->getColUpper();
2309                    for (int i = 0; i < numberColumns; i++) {
2310                        if (!model->isInteger(i)) {
2311                            // mark rows as flexible
2312                            CoinBigIndex start = columnStart[i];
2313                            CoinBigIndex end = start + columnLength[i];
2314                            for (CoinBigIndex j = start; j < end; j++) {
2315                                int iRow = row[j];
2316                                rowActivity[iRow] = COIN_DBL_MAX;
2317                            }
2318                        } else if (columnLower[i] < columnUpper[i]) {
2319                            if (fabs(solution[i] - saveSolution[i]) > 
2320                                integerTolerance) {
2321                                nFreeNon++;
2322                                if (fabs(solution[i] - saveSolution[i]) > mostAway) {
2323                                    mostAway = fabs(solution[i] - saveSolution[i]);
2324                                    whichAway = i;
2325                                }
2326                            } else {
2327                                nFree++;
2328                            }
2329                        } else if (solution[i] != saveSolution[i]) {
2330                            nFixedNon++;
2331                        }
2332                    }
2333                    const double * lower = solver->getRowLower();
2334                    const double * upper = solver->getRowUpper();
2335                    bool satisfied = true;
2336                    for (int i = 0; i < numberRows; i++) {
2337                        double value = rowActivity[i];
2338                        if (value != COIN_DBL_MAX) {
2339                            if (value > upper[i] + 1.0e-5 || value < lower[i] - 1.0e-5) {
2340                                satisfied = false;
2341                            }
2342                        }
2343                    }
2344                    delete [] rowActivity;
2345                    delete [] solution;
2346                    if (!satisfied) {
2347#ifdef CLP_INVESTIGATE
2348                        printf("%d free ok %d free off target %d fixed off target\n",
2349                               nFree, nFreeNon, nFixedNon);
2350#endif
2351                        if (nFreeNon) {
2352                            // try branching on these
2353                            delete branch_;
2354                            for (int i = 0; i < numberObjects; i++) {
2355                                OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
2356                                CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * obj =
2357                                    dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
2358                                assert (obj);
2359                                int iColumn = obj->columnNumber();
2360                                if (iColumn == whichAway) {
2361                                    int preferredWay = (saveSolution[iColumn] > solution[iColumn])
2362                                                       ? -1 : +1;
2363                                    usefulInfo.integerTolerance_ = 0.0;
2364                                    branch_ = obj->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
2365                                    break;
2366                                }
2367                            }
2368                            anyAction = 0;
2369                            break;
2370                        }
2371                    }
2372                }
2373            } else if (iPass == 1) {
2374                // looks like a solution - get paranoid
2375                bool roundAgain = false;
2376                // get basis
2377                CoinWarmStartBasis * ws = dynamic_cast<CoinWarmStartBasis*>(solver->getWarmStart());
2378                if (!ws)
2379                    break;
2380                double tolerance;
2381                solver->getDblParam(OsiPrimalTolerance, tolerance);
2382                for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
2383                    double value = saveSolution[i];
2384                    if (value < lower[i] - tolerance) {
2385                        saveSolution[i] = lower[i];
2386                        roundAgain = true;
2387                        ws->setStructStatus(i, CoinWarmStartBasis::atLowerBound);
2388                    } else if (value > upper[i] + tolerance) {
2389                        saveSolution[i] = upper[i];
2390                        roundAgain = true;
2391                        ws->setStructStatus(i, CoinWarmStartBasis::atUpperBound);
2392                    }
2393                }
2394                if (roundAgain) {
2395                    // restore basis
2396                    solver->setWarmStart(ws);
2397                    solver->setColSolution(saveSolution);
2398                    delete ws;
2399                    bool takeHint;
2400                    OsiHintStrength strength;
2401                    solver->getHintParam(OsiDoDualInResolve, takeHint, strength);
2402                    solver->setHintParam(OsiDoDualInResolve, false, OsiHintDo) ;
2403                    model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
2404                    double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
2405                    objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
2406                    solver->setHintParam(OsiDoDualInResolve, takeHint, strength) ;
2407                    if (!solver->isProvenOptimal()) {
2408                        // infeasible
2409                        anyAction = -2;
2410                        break;
2411                    }
2412                } else {
2413                    delete ws;
2414                    break;
2415                }
2416            }
2417        }
2418        if (anyAction == -2) {
2419            break;
2420        }
2421        // skip if solution
2422        if (!numberUnsatisfied_)
2423            break;
2424        int skipAll = (numberNotTrusted == 0 || numberToDo == 1) ? 1 : 0;
2425        bool doneHotStart = false;
2426        //DEPRECATED_STRATEGYint searchStrategy = saveSearchStrategy>=0 ? (saveSearchStrategy%10) : -1;
2427        int searchStrategy = model->searchStrategy();
2428        // But adjust depending on ratio of iterations
2429        if (searchStrategy > 0) {
2430          if (numberBeforeTrust >= /*5*/ 10 && numberBeforeTrust <= 10) {
2431                if (searchStrategy != 2) {
2432                    assert (searchStrategy == 1);
2433                    if (depth_ > 5) {
2434                        int numberIterations = model->getIterationCount();
2435                        int numberStrongIterations = model->numberStrongIterations();
2436                        if (numberStrongIterations > numberIterations + 10000) {
2437                            searchStrategy = 2;
2438                            skipAll = 1;
2439                        } else if (numberStrongIterations*4 + 1000 < numberIterations) {
2440                            searchStrategy = 3;
2441                            skipAll = 0;
2442                        }
2443                    } else {
2444                        searchStrategy = 3;
2445                        skipAll = 0;
2446                    }
2447                }
2448            }
2449        }
2450        // worth trying if too many times
2451        // Save basis
2452        CoinWarmStart * ws = NULL;
2453        // save limit
2454        int saveLimit = 0;
2455        solver->getIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit);
2456        if (!numberPassesLeft)
2457            skipAll = 1;
2458        if (!skipAll) {
2459            ws = solver->getWarmStart();
2460            int limit = 100;
2461            if (!saveStateOfSearch && saveLimit < limit && saveLimit == 100)
2462                solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, limit);
2463        }
2464        // Say which one will be best
2465        int whichChoice = 0;
2466        int bestChoice;
2467        if (iBestGot >= 0)
2468            bestChoice = iBestGot;
2469        else
2470            bestChoice = iBestNot;
2471        assert (bestChoice >= 0);
2472        // If we have hit max time don't do strong branching
2473        bool hitMaxTime = (model->getCurrentSeconds() >
2474                            model->getDblParam(CbcModel::CbcMaximumSeconds));
2475        // also give up if we are looping round too much
2476        if (hitMaxTime || numberPassesLeft <= 0 || useShadow == 2) {
2477            int iObject = whichObject[bestChoice];
2478            OsiObject * object = model->modifiableObject(iObject);
2479            int preferredWay;
2480            object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
2481            CbcObject * obj =
2482                dynamic_cast <CbcObject *>(object) ;
2483            assert (obj);
2484            branch_ = obj->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
2485            {
2486                CbcBranchingObject * branchObj =
2487                    dynamic_cast <CbcBranchingObject *>(branch_) ;
2488                assert (branchObj);
2489                branchObj->way(preferredWay);
2490            }
2491            delete ws;
2492            ws = NULL;
2493            break;
2494        } else {
2495            // say do fast
2496            int easy = 1;
2497            if (!skipAll)
2498                solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, &easy) ;
2499            int iDo;
2500#define RESET_BOUNDS
2501#ifdef RANGING
2502            bool useRanging = model->allDynamic() && !skipAll;
2503            if (useRanging) {
2504                double currentObjective = solver->getObjValue() * solver->getObjSense();
2505                double gap = cutoff - currentObjective;
2506                // relax a bit
2507                gap *= 1.0000001;
2508                gap = CoinMax(1.0e-5, gap);
2509                // off penalties if too much
2510                double needed = neededPenalties;
2511                needed *= numberRows;
2512                if (numberNodes) {
2513                    if (needed > 1.0e6) {
2514                        neededPenalties = 0;
2515                    } else if (gap < 1.0e5) {
2516                        // maybe allow some not needed
2517                        int extra = static_cast<int> ((1.0e6 - needed) / numberRows);
2518                        int nStored = numberObjects - optionalPenalties;
2519                        extra = CoinMin(extra, nStored);
2520                        for (int i = 0; i < extra; i++) {
2521                            objectMark[neededPenalties] = objectMark[optionalPenalties+i];
2522                            which[neededPenalties++] = which[optionalPenalties+i];;
2523                        }
2524                    }
2525                }
2526                if (osiclp && neededPenalties) {
2527                    assert (!doneHotStart);
2528                    xPen += neededPenalties;
2529                    which--;
2530                    which[0] = neededPenalties;
2531                    osiclp->passInRanges(which);
2532                    // Mark hot start and get ranges
2533                    if (kPass) {
2534                        // until can work out why solution can go funny
2535                        int save = osiclp->specialOptions();
2536                        osiclp->setSpecialOptions(save | 256);
2537                        solver->markHotStart();
2538#ifdef RESET_BOUNDS
2539                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2540                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2541#endif
2542                        osiclp->setSpecialOptions(save);
2543                    } else {
2544                        solver->markHotStart();
2545#ifdef RESET_BOUNDS
2546                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2547                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2548#endif
2549                    }
2550                    doneHotStart = true;
2551                    xMark++;
2552                    kPass++;
2553                    osiclp->passInRanges(NULL);
2554                    const double * downCost = osiclp->upRange();
2555                    const double * upCost = osiclp->downRange();
2556                    bool problemFeasible = true;
2557                    int numberFixed = 0;
2558                    for (int i = 0; i < neededPenalties; i++) {
2559                        int j = objectMark[i];
2560                        int iObject = whichObject[j];
2561                        OsiObject * object = model->modifiableObject(iObject);
2562                        CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
2563                            dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
2564                        // Use this object's numberBeforeTrust
2565                        int numberBeforeTrustThis = dynamicObject->numberBeforeTrust();
2566                        int iSequence = dynamicObject->columnNumber();
2567                        double value = saveSolution[iSequence];
2568                        value -= floor(value);
2569                        double upPenalty = CoinMin(upCost[i], 1.0e110) * (1.0 - value);
2570                        double downPenalty = CoinMin(downCost[i], 1.0e110) * value;
2571                        int numberThisDown = dynamicObject->numberTimesDown();
2572                        int numberThisUp = dynamicObject->numberTimesUp();
2573                        if (!numberBeforeTrustThis) {
2574                            // override
2575                            downEstimate[iObject] = downPenalty;
2576                            upEstimate[iObject] = upPenalty;
2577                            double min1 = CoinMin(downEstimate[iObject],
2578                                                  upEstimate[iObject]);
2579                            double max1 = CoinMax(downEstimate[iObject],
2580                                                  upEstimate[iObject]);
2581                            min1 = 0.8 * min1 + 0.2 * max1;
2582                            sort[j] = - min1;
2583                        } else if (numberThisDown < numberBeforeTrustThis ||
2584                                   numberThisUp < numberBeforeTrustThis) {
2585                            double invTrust = 1.0 / static_cast<double> (numberBeforeTrustThis);
2586                            if (numberThisDown < numberBeforeTrustThis) {
2587                                double fraction = numberThisDown * invTrust;
2588                                downEstimate[iObject] = fraction * downEstimate[iObject] + (1.0 - fraction) * downPenalty;
2589                            }
2590                            if (numberThisUp < numberBeforeTrustThis) {
2591                                double fraction = numberThisUp * invTrust;
2592                                upEstimate[iObject] = fraction * upEstimate[iObject] + (1.0 - fraction) * upPenalty;
2593                            }
2594                            double min1 = CoinMin(downEstimate[iObject],
2595                                                  upEstimate[iObject]);
2596                            double max1 = CoinMax(downEstimate[iObject],
2597                                                  upEstimate[iObject]);
2598                            min1 = 0.8 * min1 + 0.2 * max1;
2599                            min1 *= 10.0;
2600                            if (!(numberThisDown + numberThisUp))
2601                                min1 *= 100.0;
2602                            sort[j] = - min1;
2603                        }
2604                        // seems unreliable
2605                        if (false&&CoinMax(downPenalty, upPenalty) > gap) {
2606                            COIN_DETAIL_PRINT(printf("gap %g object %d has down range %g, up %g\n",
2607                                                     gap, i, downPenalty, upPenalty));
2608                            //sort[j] -= 1.0e50; // make more likely to be chosen
2609                            int number;
2610                            if (downPenalty > gap) {
2611                                number = dynamicObject->numberTimesDown();
2612                                if (upPenalty > gap)
2613                                    problemFeasible = false;
2614                                CbcBranchingObject * branch = dynamicObject->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, 1);
2615                                //branch->fix(solver,saveLower,saveUpper,1);
2616                                delete branch;
2617                            } else {
2618                                number = dynamicObject->numberTimesUp();
2619                                CbcBranchingObject * branch = dynamicObject->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, 1);
2620                                //branch->fix(solver,saveLower,saveUpper,-1);
2621                                delete branch;
2622                            }
2623                            if (number >= numberBeforeTrustThis)
2624                              dynamicObject->setNumberBeforeTrust(CoinMin(number + 1,5*numberBeforeTrust));
2625                            numberFixed++;
2626                        }
2627                        if (!numberNodes)
2628                            COIN_DETAIL_PRINT(printf("%d pen down ps %g -> %g up ps %g -> %g\n",
2629                                                     iObject, downPenalty, downPenalty, upPenalty, upPenalty));
2630                    }
2631                    if (numberFixed && problemFeasible) {
2632                        assert(doneHotStart);
2633                        solver->unmarkHotStart();
2634                        model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
2635                        double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
2636                        objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
2637                        solver->markHotStart();
2638#ifdef RESET_BOUNDS
2639                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2640                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2641#endif
2642                        problemFeasible = solver->isProvenOptimal();
2643                    }
2644                    if (!problemFeasible) {
2645                      COIN_DETAIL_PRINT(fprintf(stdout, "both ways infeas on ranging - code needed\n"));
2646                        anyAction = -2;
2647                        if (!choiceObject) {
2648                            delete choice.possibleBranch;
2649                            choice.possibleBranch = NULL;
2650                        }
2651                        //printf("Both infeasible for choice %d sequence %d\n",i,
2652                        // model->object(choice.objectNumber)->columnNumber());
2653                        // Delete the snapshot
2654                        solver->unmarkHotStart();
2655                        // back to normal
2656                        solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, NULL) ;
2657                        // restore basis
2658                        solver->setWarmStart(ws);
2659                        doneHotStart = false;
2660                        delete ws;
2661                        ws = NULL;
2662                        break;
2663                    }
2664                }
2665            }
2666#endif          /* RANGING */
2667            {
2668                int numberIterations = model->getIterationCount();
2669                //numberIterations += (model->numberExtraIterations()>>2);
2670                const int * strongInfo = model->strongInfo();
2671                //int numberDone = strongInfo[0]-strongInfo[3];
2672                int numberFixed = strongInfo[1] - strongInfo[4];
2673                int numberInfeasible = strongInfo[2] - strongInfo[5];
2674                assert (!strongInfo[3]);
2675                assert (!strongInfo[4]);
2676                assert (!strongInfo[5]);
2677                int numberStrongIterations = model->numberStrongIterations();
2678                int numberRows = solver->getNumRows();
2679                if (numberStrongIterations > numberIterations + CoinMin(100, 10*numberRows) && depth_ >= 4 && numberNodes > 100) {
2680                    if (20*numberInfeasible + 4*numberFixed < numberNodes) {
2681                        // Say never do
2682                        if (numberBeforeTrust == 5)
2683                          skipAll = -1;
2684                    }
2685                }
2686            }
2687            // make sure best will be first
2688            if (iBestGot >= 0)
2689                sort[iBestGot] = -COIN_DBL_MAX;
2690            // Actions 0 - exit for repeat, 1 resolve and try old choice,2 exit for continue
2691            if (anyAction)
2692                numberToDo = 0; // skip as we will be trying again
2693            // Sort
2694            CoinSort_2(sort, sort + numberToDo, whichObject);
2695            // Change in objective opposite infeasible
2696            double worstFeasible = 0.0;
2697            // Just first if strong off
2698            if (!numberStrong)
2699                numberToDo = CoinMin(numberToDo, 1);
2700            if (searchStrategy == 2)
2701                numberToDo = CoinMin(numberToDo, 20);
2702            iDo = 0;
2703            int saveLimit2;
2704            solver->getIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit2);
2705            int numberTest = numberNotTrusted > 0 ? numberStrong : (numberStrong + 1) / 2;
2706            if (searchStrategy == 3) {
2707                // Previously decided we need strong
2708                numberTest = numberStrong;
2709            }
2710            // Try nearly always off
2711            if (skipAll >= 0) {
2712                if (searchStrategy < 2) {
2713                    //if ((numberNodes%20)!=0) {
2714                    if ((model->specialOptions()&8) == 0) {
2715                        numberTest = 0;
2716                    }
2717                    //} else {
2718                    //numberTest=2*numberStrong;
2719                    //skipAll=0;
2720                    //}
2721                }
2722            } else {
2723                // Just take first
2724                numberTest = 1;
2725            }
2726            int testDepth = (skipAll >= 0) ? 8 : 4;
2727            if (depth_ < testDepth && numberStrong) {
2728                if (searchStrategy != 2) {
2729                    int numberRows = solver->getNumRows();
2730                    // whether to do this or not is important - think
2731                    if (numberRows < 300 || numberRows + numberColumns < 2500) {
2732                        if (depth_ < 7)
2733                            numberStrong = CoinMin(3 * numberStrong, numberToDo);
2734                        if (!depth_)
2735                            numberStrong = CoinMin(6 * numberStrong, numberToDo);
2736                    }
2737                    numberTest = numberStrong;
2738                    skipAll = 0;
2739                }
2740            }
2741            // Do at least 5 strong
2742            if (numberColumns < 1000 && (depth_ < 15 || numberNodes < 1000000))
2743                numberTest = CoinMax(numberTest, 5);
2744            if ((model->specialOptions()&8) == 0) {
2745                if (skipAll) {
2746                    numberTest = 0;
2747                }
2748            } else {
2749                // do 5 as strong is fixing
2750                numberTest = CoinMax(numberTest, 5);
2751            }
2752            // see if switched off
2753            if (skipAll < 0) {
2754                numberTest = 0;
2755            }
2756            int realMaxHotIterations = 999999;
2757            if (skipAll < 0)
2758                numberToDo = 1;
2759            strongType=0;
2760#ifdef DO_ALL_AT_ROOT
2761            if (model->strongStrategy()) {
2762              int iStrategy=model->strongStrategy();
2763              int kDepth = iStrategy/100;
2764              if (kDepth)
2765                iStrategy -= 100*kDepth;
2766              else
2767                kDepth=5;
2768              double objValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
2769              double bestPossible = model->getBestPossibleObjValue();
2770              bestPossible += 1.0e-7*(1.0+fabs(bestPossible));
2771              int jStrategy = iStrategy/10;
2772              if (jStrategy) {
2773                if ((jStrategy&1)!=0&&!depth_)
2774                  strongType=2;
2775                else if ((jStrategy&2)!=0&&depth_<=kDepth)
2776                  strongType=2;
2777                else if ((jStrategy&4)!=0&&objValue<bestPossible)
2778                  strongType=2;
2779                iStrategy-=10*jStrategy;
2780              }
2781              if (!strongType) {
2782                if ((iStrategy&1)!=0&&!depth_)
2783                  strongType=1;
2784                else if ((iStrategy&2)!=0&&depth_<=kDepth)
2785                  strongType=1;
2786                else if ((iStrategy&4)!=0&&objValue<bestPossible)
2787                  strongType=1;
2788              }
2789              saveNumberToDo=numberToDo;
2790              if (strongType==2) {
2791                // add in satisfied
2792                const int * integerVariable = model->integerVariable();
2793                int numberIntegers = model->numberIntegers();
2794                if (numberIntegers==numberObjects) {
2795                  numberToDo=0;
2796                  for (int i=0;i<numberIntegers;i++) {
2797                    int iColumn=integerVariable[i];
2798                    if (saveUpper[iColumn]>saveLower[iColumn]) {
2799                      whichObject [numberToDo++]=i;
2800                    }
2801                  }
2802                  saveSatisfiedVariables=numberToDo-saveNumberToDo;
2803                } else {
2804                  strongType=1;
2805                }
2806              }
2807              if (strongType) {
2808                numberTest = numberToDo;
2809                numberStrong=numberToDo;
2810                skipAll=0;
2811                searchStrategy=0;
2812                solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, 100000);
2813                //printf("Strong branching type %d\n",strongType);
2814              }
2815            }
2816#endif
2817            for ( iDo = 0; iDo < numberToDo; iDo++) {
2818                int iObject = whichObject[iDo];
2819                OsiObject * object = model->modifiableObject(iObject);
2820                CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
2821                    dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
2822                int iColumn = dynamicObject ? dynamicObject->columnNumber() : numberColumns + iObject;
2823                int preferredWay;
2824                double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
2825                // may have become feasible
2826                if (!infeasibility) {
2827                  if(strongType!=2||solver->getColLower()[iColumn]==solver->getColUpper()[iColumn])
2828                    continue;
2829                }
2830#ifndef NDEBUG
2831                if (iColumn < numberColumns) {
2832                    const double * solution = model->testSolution();
2833                    assert (saveSolution[iColumn] == solution[iColumn]);
2834                }
2835#endif
2836                CbcSimpleInteger * obj =
2837                    dynamic_cast <CbcSimpleInteger *>(object) ;
2838                if (obj) {
2839                    if (choiceObject) {
2840                        obj->fillCreateBranch(choiceObject, &usefulInfo, preferredWay);
2841                        choiceObject->setObject(dynamicObject);
2842                    } else {
2843                        choice.possibleBranch = obj->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
2844                    }
2845                } else {
2846                    CbcObject * obj =
2847                        dynamic_cast <CbcObject *>(object) ;
2848                    assert (obj);
2849                    choice.possibleBranch = obj->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
2850                }
2851                // Save which object it was
2852                choice.objectNumber = iObject;
2853                choice.numIntInfeasUp = numberUnsatisfied_;
2854                choice.numIntInfeasDown = numberUnsatisfied_;
2855                if (strongType!=2) {
2856                  choice.upMovement = upEstimate[iObject];
2857                  choice.downMovement = downEstimate[iObject];
2858                } else {
2859                  choice.upMovement = 0.1;
2860                  choice.downMovement = 0.1;
2861                }
2862                  assert (choice.upMovement >= 0.0);
2863                  assert (choice.downMovement >= 0.0);
2864                choice.fix = 0; // say not fixed
2865                // see if can skip strong branching
2866                int canSkip = choice.possibleBranch->fillStrongInfo(choice);
2867                if ((numberTest <= 0 || skipAll)) {
2868                    if (iDo > 20) {
2869                        if (!choiceObject) {
2870                            delete choice.possibleBranch;
2871                            choice.possibleBranch = NULL;
2872                        }
2873                        break; // give up anyway
2874                    }
2875                }
2876                if (model->messageHandler()->logLevel() > 3 && numberBeforeTrust && dynamicObject)
2877                    dynamicObject->print(1, choice.possibleBranch->value());
2878                if (strongType)
2879                  canSkip=0;
2880                if (skipAll < 0)
2881                    canSkip = 1;
2882                if (!canSkip) {
2883                    if (!doneHotStart) {
2884                        // Mark hot start
2885                        doneHotStart = true;
2886                        solver->markHotStart();
2887#ifdef RESET_BOUNDS
2888                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2889                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
2890#endif
2891                        if (!solver->isProvenOptimal()) {
2892                          skipAll=-2;
2893                          canSkip = 1;
2894                        }
2895                        xMark++;
2896                    }
2897                }
2898                if (!canSkip) {
2899                    numberTest--;
2900                    // just do a few
2901                    if (searchStrategy == 2)
2902                        solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, 10);
2903                    double objectiveChange ;
2904                    double newObjectiveValue = 1.0e100;
2905                    int j;
2906                    // status is 0 finished, 1 infeasible and other
2907                    int iStatus;
2908                    /*
2909                      Try the down direction first. (Specify the initial branching alternative as
2910                      down with a call to way(-1). Each subsequent call to branch() performs the
2911                      specified branch and advances the branch object state to the next branch
2912                      alternative.)
2913                    */
2914                    choice.possibleBranch->way(-1) ;
2915                    choice.possibleBranch->branch() ;
2916                    solver->solveFromHotStart() ;
2917                    bool needHotStartUpdate = false;
2918                    numberStrongDone++;
2919                    numberStrongIterations += solver->getIterationCount();
2920                    /*
2921                      We now have an estimate of objective degradation that we can use for strong
2922                      branching. If we're over the cutoff, the variable is monotone up.
2923                      If we actually made it to optimality, check for a solution, and if we have
2924                      a good one, call setBestSolution to process it. Note that this may reduce the
2925                      cutoff, so we check again to see if we can declare this variable monotone.
2926                    */
2927                    if (solver->isProvenOptimal())
2928                        iStatus = 0; // optimal
2929                    else if (solver->isIterationLimitReached() 
2930                             && !solver->isDualObjectiveLimitReached()) {
2931                        iStatus = 2; // unknown
2932                    } else {
2933                        iStatus = 1; // infeasible
2934#ifdef CONFLICT_CUTS
2935# ifdef COIN_HAS_CLP
2936                        if (osiclp&&(model->moreSpecialOptions()&4194304)!=0) {
2937                          const CbcFullNodeInfo * topOfTree =
2938                            model->topOfTree();
2939                          if (topOfTree) {
2940                            OsiRowCut * cut = osiclp->smallModelCut(topOfTree->lower(),
2941                                                                    topOfTree->upper(),
2942                                                                    model->numberRowsAtContinuous(),
2943                                                                    model->whichGenerator());
2944                            if (cut) {
2945                              printf("XXXXXX found conflict cut in strong branching\n");
2946                              //cut->print();
2947                              if ((model->specialOptions()&1) != 0) {
2948                                const OsiRowCutDebugger *debugger = model->continuousSolver()->getRowCutDebugger() ;
2949                                if (debugger) {
2950                                  if (debugger->invalidCut(*cut)) {
2951                                    model->continuousSolver()->applyRowCuts(1,cut);
2952                                    model->continuousSolver()->writeMps("bad");
2953                                  }
2954                                  CoinAssert (!debugger->invalidCut(*cut));
2955                                }
2956                              }
2957                              model->makeGlobalCut(cut) ;
2958                            }
2959                          }
2960                        }
2961#endif
2962#endif
2963                    }
2964                    if (iStatus != 2 && solver->getIterationCount() >
2965                            realMaxHotIterations)
2966                        numberUnfinished++;
2967                    newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
2968                    choice.numItersDown = solver->getIterationCount();
2969                    objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue  - objectiveValue_, 0.0);
2970                    // Update branching information if wanted
2971                    CbcBranchingObject * cbcobj = dynamic_cast<CbcBranchingObject *> (choice.possibleBranch);
2972                    if (cbcobj) {
2973                        CbcObject * object = cbcobj->object();
2974                        assert (object) ;
2975                        CbcObjectUpdateData update = object->createUpdateInformation(solver, this, cbcobj);
2976                        update.objectNumber_ = choice.objectNumber;
2977                        model->addUpdateInformation(update);
2978                    } else {
2979                        decision->updateInformation( solver, this);
2980                    }
2981                    if (!iStatus) {
2982                        choice.finishedDown = true ;
2983                        if (newObjectiveValue >= cutoff) {
2984                            objectiveChange = 1.0e100; // say infeasible
2985                            numberStrongInfeasible++;
2986                        } else {
2987#define CBCNODE_TIGHTEN_BOUNDS
2988#ifdef CBCNODE_TIGHTEN_BOUNDS
2989                            // Can we tighten bounds?
2990                            if (iColumn < numberColumns && cutoff < 1.0e20
2991                                    && objectiveChange > 1.0e-5) {
2992                                double value = saveSolution[iColumn];
2993                                double down = value - floor(value-integerTolerance);
2994                                double changePer = objectiveChange / (down + 1.0e-7);
2995                                double distance = (cutoff - objectiveValue_) / changePer;
2996                                distance += 1.0e-3;
2997                                if (distance < 5.0) {
2998                                    double newLower = ceil(value - distance);
2999                                    if (newLower > saveLower[iColumn]) {
3000                                        //printf("Could increase lower bound on %d from %g to %g\n",
3001                                        //   iColumn,saveLower[iColumn],newLower);
3002                                        saveLower[iColumn] = newLower;
3003                                        solver->setColLower(iColumn, newLower);
3004                                    }
3005                                }
3006                            }
3007#endif
3008                            // See if integer solution
3009                            if (model->feasibleSolution(choice.numIntInfeasDown,
3010                                                        choice.numObjInfeasDown)
3011                                    && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
3012                                if (auxiliaryInfo->solutionAddsCuts()) {
3013                                    needHotStartUpdate = true;
3014                                    solver->unmarkHotStart();
3015                                }
3016                                model->setLogLevel(saveLogLevel);
3017                                model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
3018                                                       newObjectiveValue,
3019                                                       solver->getColSolution()) ;
3020                                if (needHotStartUpdate) {
3021                                    model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3022                                    newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
3023                                    objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjectiveValue);
3024                                    objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue  - objectiveValue_, 0.0);
3025                                    model->feasibleSolution(choice.numIntInfeasDown,
3026                                                            choice.numObjInfeasDown);
3027                                }
3028                                model->setLastHeuristic(NULL);
3029                                model->incrementUsed(solver->getColSolution());
3030                                cutoff = model->getCutoff();
3031                                if (newObjectiveValue >= cutoff) {      //  *new* cutoff
3032                                    objectiveChange = 1.0e100 ;
3033                                    numberStrongInfeasible++;
3034                                }
3035                            }
3036                        }
3037                    } else if (iStatus == 1) {
3038                        objectiveChange = 1.0e100 ;
3039                        numberStrongInfeasible++;
3040                    } else {
3041                        // Can't say much as we did not finish
3042                        choice.finishedDown = false ;
3043                        numberUnfinished++;
3044                    }
3045                    choice.downMovement = objectiveChange ;
3046
3047                    // restore bounds
3048                    for ( j = 0; j < numberColumns; j++) {
3049                        if (saveLower[j] != lower[j])
3050                            solver->setColLower(j, saveLower[j]);
3051                        if (saveUpper[j] != upper[j])
3052                            solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
3053                    }
3054                    if (needHotStartUpdate) {
3055                        needHotStartUpdate = false;
3056                        model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3057                        double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3058                        objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3059                        //we may again have an integer feasible solution
3060                        int numberIntegerInfeasibilities;
3061                        int numberObjectInfeasibilities;
3062                        if (model->feasibleSolution(
3063                                    numberIntegerInfeasibilities,
3064                                    numberObjectInfeasibilities)) {
3065#ifdef BONMIN
3066                            //In this case node has become integer feasible, let us exit the loop
3067                            std::cout << "Node has become integer feasible" << std::endl;
3068                            numberUnsatisfied_ = 0;
3069                            break;
3070#endif
3071                            double objValue = solver->getObjValue();
3072                            model->setLogLevel(saveLogLevel);
3073                            model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
3074                                                   objValue,
3075                                                   solver->getColSolution()) ;
3076                            model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3077                            double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3078                            objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3079                            cutoff = model->getCutoff();
3080                        }
3081                        solver->markHotStart();
3082#ifdef RESET_BOUNDS
3083                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3084                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3085#endif
3086                        if (!solver->isProvenOptimal()) {
3087                          skipAll=-2;
3088                          canSkip = 1;
3089                        }
3090                        xMark++;
3091                    }
3092#if 0 //def DO_ALL_AT_ROOT
3093                    if (strongType)
3094                        printf("Down on %d, status is %d, obj %g its %d cost %g finished %d inf %d infobj %d\n",
3095                               choice.objectNumber, iStatus, newObjectiveValue, choice.numItersDown,
3096                               choice.downMovement, choice.finishedDown, choice.numIntInfeasDown,
3097                               choice.numObjInfeasDown);
3098#endif
3099
3100                    // repeat the whole exercise, forcing the variable up
3101                    choice.possibleBranch->branch();
3102                    solver->solveFromHotStart() ;
3103                    numberStrongDone++;
3104                    numberStrongIterations += solver->getIterationCount();
3105                    /*
3106                      We now have an estimate of objective degradation that we can use for strong
3107                      branching. If we're over the cutoff, the variable is monotone up.
3108                      If we actually made it to optimality, check for a solution, and if we have
3109                      a good one, call setBestSolution to process it. Note that this may reduce the
3110                      cutoff, so we check again to see if we can declare this variable monotone.
3111                    */
3112                    if (solver->isProvenOptimal())
3113                        iStatus = 0; // optimal
3114                    else if (solver->isIterationLimitReached()
3115                             && !solver->isDualObjectiveLimitReached()) {
3116                        iStatus = 2; // unknown
3117                    } else {
3118                        iStatus = 1; // infeasible
3119#ifdef CONFLICT_CUTS
3120# ifdef COIN_HAS_CLP
3121                        if (osiclp&&(model->moreSpecialOptions()&4194304)!=0) {
3122                          const CbcFullNodeInfo * topOfTree =
3123                            model->topOfTree();
3124                          if (topOfTree) {
3125                            OsiRowCut * cut = osiclp->smallModelCut(topOfTree->lower(),
3126                                                                    topOfTree->upper(),
3127                                                                    model->numberRowsAtContinuous(),
3128                                                                    model->whichGenerator());
3129                            if (cut) {
3130                              printf("XXXXXX found conflict cut in strong branching\n");
3131                              //cut->print();
3132                              if ((model->specialOptions()&1) != 0) {
3133                                const OsiRowCutDebugger *debugger = model->continuousSolver()->getRowCutDebugger() ;
3134                                if (debugger) {
3135                                  if (debugger->invalidCut(*cut)) {
3136                                    model->continuousSolver()->applyRowCuts(1,cut);
3137                                    model->continuousSolver()->writeMps("bad");
3138                                  }
3139                                  CoinAssert (!debugger->invalidCut(*cut));
3140                                }
3141                              }
3142                              model->makeGlobalCut(cut) ;
3143                            }
3144                          }
3145                        }
3146#endif
3147#endif
3148                    }
3149                    if (iStatus != 2 && solver->getIterationCount() >
3150                            realMaxHotIterations)
3151                        numberUnfinished++;
3152                    newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
3153                    choice.numItersUp = solver->getIterationCount();
3154                    objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue  - objectiveValue_, 0.0);
3155                    // Update branching information if wanted
3156                    cbcobj = dynamic_cast<CbcBranchingObject *> (choice.possibleBranch);
3157                    if (cbcobj) {
3158                        CbcObject * object = cbcobj->object();
3159                        assert (object) ;
3160                        CbcObjectUpdateData update = object->createUpdateInformation(solver, this, cbcobj);
3161                        update.objectNumber_ = choice.objectNumber;
3162                        model->addUpdateInformation(update);
3163                    } else {
3164                        decision->updateInformation( solver, this);
3165                    }
3166                    if (!iStatus) {
3167                        choice.finishedUp = true ;
3168                        if (newObjectiveValue >= cutoff) {
3169                            objectiveChange = 1.0e100; // say infeasible
3170                            numberStrongInfeasible++;
3171                        } else {
3172#ifdef CBCNODE_TIGHTEN_BOUNDS
3173                            // Can we tighten bounds?
3174                            if (iColumn < numberColumns && cutoff < 1.0e20
3175                                    && objectiveChange > 1.0e-5) {
3176                                double value = saveSolution[iColumn];
3177                                double up = ceil(value+integerTolerance) - value;
3178                                double changePer = objectiveChange / (up + 1.0e-7);
3179                                double distance = (cutoff - objectiveValue_) / changePer;
3180                                distance += 1.0e-3;
3181                                if (distance < 5.0) {
3182                                    double newUpper = floor(value + distance);
3183                                    if (newUpper < saveUpper[iColumn]) {
3184                                        //printf("Could decrease upper bound on %d from %g to %g\n",
3185                                        //   iColumn,saveUpper[iColumn],newUpper);
3186                                        saveUpper[iColumn] = newUpper;
3187                                        solver->setColUpper(iColumn, newUpper);
3188                                    }
3189                                }
3190                            }
3191#endif
3192                            // See if integer solution
3193                            if (model->feasibleSolution(choice.numIntInfeasUp,
3194                                                        choice.numObjInfeasUp)
3195                                    && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
3196#ifdef BONMIN
3197                                std::cout << "Node has become integer feasible" << std::endl;
3198                                numberUnsatisfied_ = 0;
3199                                break;
3200#endif
3201                                if (auxiliaryInfo->solutionAddsCuts()) {
3202                                    needHotStartUpdate = true;
3203                                    solver->unmarkHotStart();
3204                                }
3205                                model->setLogLevel(saveLogLevel);
3206                                model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
3207                                                       newObjectiveValue,
3208                                                       solver->getColSolution()) ;
3209                                if (choice.finishedDown) {
3210                                  double cutoff = model->getCutoff();
3211                                  double downObj = objectiveValue_
3212                                    + choice.downMovement ;
3213                                  if (downObj >= cutoff) {     
3214                                    choice.downMovement = 1.0e100 ;
3215                                    numberStrongInfeasible++;
3216                                }
3217
3218                                }
3219                                if (needHotStartUpdate) {
3220                                    model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3221                                    newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
3222                                    objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjectiveValue);
3223                                    objectiveChange = CoinMax(newObjectiveValue  - objectiveValue_, 0.0);
3224                                    model->feasibleSolution(choice.numIntInfeasDown,
3225                                                            choice.numObjInfeasDown);
3226                                }
3227                                model->setLastHeuristic(NULL);
3228                                model->incrementUsed(solver->getColSolution());
3229                                cutoff = model->getCutoff();
3230                                if (newObjectiveValue >= cutoff) {      //  *new* cutoff
3231                                    objectiveChange = 1.0e100 ;
3232                                    numberStrongInfeasible++;
3233                                }
3234                            }
3235                        }
3236                    } else if (iStatus == 1) {
3237                        objectiveChange = 1.0e100 ;
3238                        numberStrongInfeasible++;
3239                    } else {
3240                        // Can't say much as we did not finish
3241                        choice.finishedUp = false ;
3242                        numberUnfinished++;
3243                    }
3244                    choice.upMovement = objectiveChange ;
3245
3246                    // restore bounds
3247                    for ( j = 0; j < numberColumns; j++) {
3248                        if (saveLower[j] != lower[j])
3249                            solver->setColLower(j, saveLower[j]);
3250                        if (saveUpper[j] != upper[j])
3251                            solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
3252                    }
3253                    if (needHotStartUpdate) {
3254                        needHotStartUpdate = false;
3255                        model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3256                        double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3257                        objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3258                        //we may again have an integer feasible solution
3259                        int numberIntegerInfeasibilities;
3260                        int numberObjectInfeasibilities;
3261                        if (model->feasibleSolution(
3262                                    numberIntegerInfeasibilities,
3263                                    numberObjectInfeasibilities)) {
3264                            double objValue = solver->getObjValue();
3265                            model->setLogLevel(saveLogLevel);
3266                            model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
3267                                                   objValue,
3268                                                   solver->getColSolution()) ;
3269                            model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3270                            double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3271                            objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3272                            cutoff = model->getCutoff();
3273                        }
3274                        solver->markHotStart();
3275#ifdef RESET_BOUNDS
3276                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3277                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3278#endif
3279                        if (!solver->isProvenOptimal()) {
3280                          skipAll=-2;
3281                          canSkip = 1;
3282                        }
3283                        xMark++;
3284                    }
3285
3286#if 0 //def DO_ALL_AT_ROOT
3287                    if (strongType)
3288                        printf("Up on %d, status is %d, obj %g its %d cost %g finished %d inf %d infobj %d\n",
3289                               choice.objectNumber, iStatus, newObjectiveValue, choice.numItersUp,
3290                               choice.upMovement, choice.finishedUp, choice.numIntInfeasUp,
3291                               choice.numObjInfeasUp);
3292#endif
3293                }
3294
3295                solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit2);
3296                /*
3297                  End of evaluation for this candidate variable. Possibilities are:
3298                  * Both sides below cutoff; this variable is a candidate for branching.
3299                  * Both sides infeasible or above the objective cutoff: no further action
3300                  here. Break from the evaluation loop and assume the node will be purged
3301                  by the caller.
3302                  * One side below cutoff: Install the branch (i.e., fix the variable). Break
3303                  from the evaluation loop and assume the node will be reoptimised by the
3304                  caller.
3305                */
3306                // reset
3307                choice.possibleBranch->resetNumberBranchesLeft();
3308                if (choice.upMovement < 1.0e100) {
3309                    if (choice.downMovement < 1.0e100) {
3310                        // In case solution coming in was odd
3311                        choice.upMovement = CoinMax(0.0, choice.upMovement);
3312                        choice.downMovement = CoinMax(0.0, choice.downMovement);
3313#if ZERO_ONE==2
3314                        // branch on 0-1 first (temp)
3315                        if (fabs(choice.possibleBranch->value()) < 1.0) {
3316                            choice.upMovement *= ZERO_FAKE;
3317                            choice.downMovement *= ZERO_FAKE;
3318                        }
3319#endif
3320                        // feasible - see which best
3321                        if (!canSkip) {
3322                            if (model->messageHandler()->logLevel() > 3)
3323                                printf("sort %g downest %g upest %g ", sort[iDo], downEstimate[iObject],
3324                                       upEstimate[iObject]);
3325                            model->messageHandler()->message(CBC_STRONG, *model->messagesPointer())
3326                            << iObject << iColumn
3327                            << choice.downMovement << choice.numIntInfeasDown
3328                            << choice.upMovement << choice.numIntInfeasUp
3329                            << choice.possibleBranch->value()
3330                            << CoinMessageEol;
3331                        }
3332                        int betterWay=0;
3333                        // If was feasible (extra strong branching) skip
3334                        if (infeasibility) {
3335                            CbcBranchingObject * branchObj =
3336                                dynamic_cast <CbcBranchingObject *>(branch_) ;
3337                            if (branch_)
3338                                assert (branchObj);
3339                            betterWay = decision->betterBranch(choice.possibleBranch,
3340                                                               branchObj,
3341                                                               choice.upMovement,
3342                                                               choice.numIntInfeasUp ,
3343                                                               choice.downMovement,
3344                                                               choice.numIntInfeasDown );
3345                        }
3346                        if (betterWay) {
3347                            // C) create branching object
3348                            if (choiceObject) {
3349                                delete branch_;
3350                                branch_ = choice.possibleBranch->clone();
3351                            } else {
3352                                delete branch_;
3353                                branch_ = choice.possibleBranch;
3354                                choice.possibleBranch = NULL;
3355                            }
3356                            {
3357                                CbcBranchingObject * branchObj =
3358                                    dynamic_cast <CbcBranchingObject *>(branch_) ;
3359                                assert (branchObj);
3360                                //branchObj->way(preferredWay);
3361                                branchObj->way(betterWay);
3362                            }
3363                            bestChoice = choice.objectNumber;
3364                            whichChoice = iDo;
3365                            if (numberStrong <= 1) {
3366                                delete ws;
3367                                ws = NULL;
3368                                break;
3369                            }
3370                        } else {
3371                            if (!choiceObject) {
3372                                delete choice.possibleBranch;
3373                                choice.possibleBranch = NULL;
3374                            }
3375                            if (iDo >= 2*numberStrong) {
3376                                delete ws;
3377                                ws = NULL;
3378                                break;
3379                            }
3380                            if (!dynamicObject || dynamicObject->numberTimesUp() > 1) {
3381                                if (iDo - whichChoice >= numberStrong) {
3382                                    if (!choiceObject) {
3383                                        delete choice.possibleBranch;
3384                                        choice.possibleBranch = NULL;
3385                                    }
3386                                    break; // give up
3387                                }
3388                            } else {
3389                                if (iDo - whichChoice >= 2*numberStrong) {
3390                                    delete ws;
3391                                    ws = NULL;
3392                                    if (!choiceObject) {
3393                                        delete choice.possibleBranch;
3394                                        choice.possibleBranch = NULL;
3395                                    }
3396                                    break; // give up
3397                                }
3398                            }
3399                        }
3400                    } else {
3401                        // up feasible, down infeasible
3402                        anyAction = -1;
3403                        worstFeasible = CoinMax(worstFeasible, choice.upMovement);
3404                        model->messageHandler()->message(CBC_STRONG, *model->messagesPointer())
3405                        << iObject << iColumn
3406                        << choice.downMovement << choice.numIntInfeasDown
3407                        << choice.upMovement << choice.numIntInfeasUp
3408                        << choice.possibleBranch->value()
3409                        << CoinMessageEol;
3410                        //printf("Down infeasible for choice %d sequence %d\n",i,
3411                        // model->object(choice.objectNumber)->columnNumber());
3412                        choice.fix = 1;
3413                        numberToFix++;
3414                        choice.possibleBranch->fix(solver, saveLower, saveUpper, 1);
3415                        if (!choiceObject) {
3416                            delete choice.possibleBranch;
3417                            choice.possibleBranch = NULL;
3418                        } else {
3419                            //choiceObject = new CbcDynamicPseudoCostBranchingObject(*choiceObject);
3420                            choice.possibleBranch = choiceObject;
3421                        }
3422                        assert(doneHotStart);
3423                        solver->unmarkHotStart();
3424                        model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3425                        double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3426                        objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3427                        bool goneInfeasible = (!solver->isProvenOptimal()||solver->isDualObjectiveLimitReached());
3428                        solver->markHotStart();
3429#ifdef RESET_BOUNDS
3430                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3431                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3432#endif
3433                        if (!solver->isProvenOptimal()) {
3434                          skipAll=-2;
3435                          canSkip = 1;
3436                        }
3437                        xMark++;
3438                        // may be infeasible (if other way stopped on iterations)
3439                        if (goneInfeasible) {
3440                            // neither side feasible
3441                            anyAction = -2;
3442                            if (!choiceObject) {
3443                                delete choice.possibleBranch;
3444                                choice.possibleBranch = NULL;
3445                            }
3446                            //printf("Both infeasible for choice %d sequence %d\n",i,
3447                            // model->object(choice.objectNumber)->columnNumber());
3448                            delete ws;
3449                            ws = NULL;
3450                            break;
3451                        }
3452                    }
3453                } else {
3454                    if (choice.downMovement < 1.0e100) {
3455                        // down feasible, up infeasible
3456                        anyAction = -1;
3457                        worstFeasible = CoinMax(worstFeasible, choice.downMovement);
3458                        model->messageHandler()->message(CBC_STRONG, *model->messagesPointer())
3459                        << iObject << iColumn
3460                        << choice.downMovement << choice.numIntInfeasDown
3461                        << choice.upMovement << choice.numIntInfeasUp
3462                        << choice.possibleBranch->value()
3463                        << CoinMessageEol;
3464                        choice.fix = -1;
3465                        numberToFix++;
3466                        choice.possibleBranch->fix(solver, saveLower, saveUpper, -1);
3467                        if (!choiceObject) {
3468                            delete choice.possibleBranch;
3469                            choice.possibleBranch = NULL;
3470                        } else {
3471                            //choiceObject = new CbcDynamicPseudoCostBranchingObject(*choiceObject);
3472                            choice.possibleBranch = choiceObject;
3473                        }
3474                        assert(doneHotStart);
3475                        solver->unmarkHotStart();
3476                        model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper);
3477                        double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3478                        objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3479                        bool goneInfeasible = (!solver->isProvenOptimal()||solver->isDualObjectiveLimitReached());
3480                        solver->markHotStart();
3481#ifdef RESET_BOUNDS
3482                        memcpy(saveLower,solver->getColLower(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3483                        memcpy(saveUpper,solver->getColUpper(),solver->getNumCols()*sizeof(double));
3484#endif
3485                        if (!solver->isProvenOptimal()) {
3486                          skipAll=-2;
3487                          canSkip = 1;
3488                        }
3489                        xMark++;
3490                        // may be infeasible (if other way stopped on iterations)
3491                        if (goneInfeasible) {
3492                            // neither side feasible
3493                            anyAction = -2;
3494                            if (!choiceObject) {
3495                                delete choice.possibleBranch;
3496                                choice.possibleBranch = NULL;
3497                            }
3498                            delete ws;
3499                            ws = NULL;
3500                            break;
3501                        }
3502                    } else {
3503                        // neither side feasible
3504                        anyAction = -2;
3505                        if (!choiceObject) {
3506                            delete choice.possibleBranch;
3507                            choice.possibleBranch = NULL;
3508                        }
3509                        delete ws;
3510                        ws = NULL;
3511                        break;
3512                    }
3513                }
3514                // Check max time
3515                hitMaxTime = (model->getCurrentSeconds() >
3516                               model->getDblParam(CbcModel::CbcMaximumSeconds));
3517                if (hitMaxTime) {
3518                    // make sure rest are fast
3519                    for ( int jDo = iDo + 1; jDo < numberToDo; jDo++) {
3520                        int iObject = whichObject[iDo];
3521                        OsiObject * object = model->modifiableObject(iObject);
3522                        CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
3523                            dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
3524                        if (dynamicObject)
3525                            dynamicObject->setNumberBeforeTrust(0);
3526                    }
3527                    numberTest = 0;
3528                }
3529                if (!choiceObject) {
3530                    delete choice.possibleBranch;
3531                }
3532            }
3533            if (model->messageHandler()->logLevel() > 3) {
3534                if (anyAction == -2) {
3535                    printf("infeasible\n");
3536                } else if (anyAction == -1) {
3537                    printf("%d fixed AND choosing %d iDo %d iChosenWhen %d numberToDo %d\n", numberToFix, bestChoice,
3538                           iDo, whichChoice, numberToDo);
3539                } else {
3540                    int iObject = whichObject[whichChoice];
3541                    OsiObject * object = model->modifiableObject(iObject);
3542                    CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
3543                        dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
3544                    if (dynamicObject) {
3545                        int iColumn = dynamicObject->columnNumber();
3546                        printf("choosing %d (column %d) iChosenWhen %d numberToDo %d\n", bestChoice,
3547                               iColumn, whichChoice, numberToDo);
3548                    }
3549                }
3550            }
3551            if (doneHotStart) {
3552                // Delete the snapshot
3553                solver->unmarkHotStart();
3554                // back to normal
3555                solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, NULL) ;
3556                // restore basis
3557                solver->setWarmStart(ws);
3558            }
3559            solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit);
3560            // Unless infeasible we will carry on
3561            // But we could fix anyway
3562            if (numberToFix && !hitMaxTime) {
3563                if (anyAction != -2) {
3564                    // apply and take off
3565                    bool feasible = true;
3566                    // can do quick optimality check
3567                    int easy = 2;
3568                    solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, &easy) ;
3569                    model->resolve(NULL, 11, saveSolution, saveLower, saveUpper) ;
3570                    double newObjValue = solver->getObjSense()*solver->getObjValue();
3571                    objectiveValue_ = CoinMax(objectiveValue_,newObjValue);
3572                    solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, NULL) ;
3573                    feasible = solver->isProvenOptimal();
3574                    if (feasible) {
3575                        anyAction = 0;
3576                    } else {
3577                        anyAction = -2;
3578                        finished = true;
3579                    }
3580                }
3581            }
3582            // If  fixed then round again
3583            // See if candidate still possible
3584            if (branch_) {
3585                 const OsiObject * object = model->object(bestChoice);
3586                 int preferredWay;
3587                 double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
3588                 if (!infeasibility) {
3589                   // take out
3590                   delete branch_;
3591                   branch_ = NULL;
3592                 } else {
3593                   CbcBranchingObject * branchObj =
3594                     dynamic_cast <CbcBranchingObject *>(branch_) ;
3595                   assert (branchObj);
3596                   branchObj->way(preferredWay);
3597#ifdef CBCNODE_TIGHTEN_BOUNDS
3598                   bool fixed = branchObj->tighten(solver);
3599                   if (fixed) {
3600                     //printf("Variable now fixed!\n");
3601                     // take out
3602                     delete branch_;
3603                     branch_ = NULL;
3604                   }
3605#endif
3606                 }
3607            }
3608            if (!branch_ && anyAction != -2 && !hitMaxTime) {
3609                finished = false;
3610            }
3611            delete ws;
3612        }
3613    }
3614    // update number of strong iterations etc
3615    model->incrementStrongInfo(numberStrongDone, numberStrongIterations,
3616                               anyAction == -2 ? 0 : numberToFix, anyAction == -2);
3617    if (model->searchStrategy() == -1) {
3618#ifndef COIN_DEVELOP
3619        if (solver->messageHandler()->logLevel() > 1)
3620#endif
3621            printf("%d strong, %d iters, %d inf, %d not finished, %d not trusted\n",
3622                   numberStrongDone, numberStrongIterations, numberStrongInfeasible, numberUnfinished,
3623                   numberNotTrusted);
3624        // decide what to do
3625        int strategy = 1;
3626        if (((numberUnfinished*4 > numberStrongDone &&
3627                numberStrongInfeasible*40 < numberStrongDone) ||
3628                numberStrongInfeasible < 0) && model->numberStrong() < 10 && model->numberBeforeTrust() <= 20 && model->numberObjects() > CoinMax(1000, solver->getNumRows())) {
3629            strategy = 2;
3630#ifdef COIN_DEVELOP
3631            //if (model->logLevel()>1)
3632            printf("going to strategy 2\n");
3633#endif
3634            // Weaken
3635            model->setNumberStrong(2);
3636            model->setNumberBeforeTrust(1);
3637            model->synchronizeNumberBeforeTrust();
3638        }
3639        if (numberNodes)
3640            strategy = 1;  // should only happen after hot start
3641        model->setSearchStrategy(strategy);
3642    } else if (numberStrongDone) {
3643        //printf("%d strongB, %d iters, %d inf, %d not finished, %d not trusted\n",
3644        //   numberStrongDone,numberStrongIterations,numberStrongInfeasible,numberUnfinished,
3645        //   numberNotTrusted);
3646    }
3647    if (model->searchStrategy() == 1 && numberNodes > 500 && numberNodes < -510) {
3648#ifndef COIN_DEVELOP
3649        if (solver->messageHandler()->logLevel() > 1)
3650#endif
3651            printf("after %d nodes - %d strong, %d iters, %d inf, %d not finished, %d not trusted\n",
3652                   numberNodes, numberStrongDone, numberStrongIterations, numberStrongInfeasible, numberUnfinished,
3653                   numberNotTrusted);
3654        // decide what to do
3655        if (numberUnfinished*10 > numberStrongDone + 1 ||
3656                !numberStrongInfeasible) {
3657          COIN_DETAIL_PRINT(printf("going to strategy 2\n"));
3658            // Weaken
3659            model->setNumberStrong(2);
3660            model->setNumberBeforeTrust(1);
3661            model->synchronizeNumberBeforeTrust();
3662            model->setSearchStrategy(2);
3663        }
3664    }
3665    if (numberUnfinished*10 < numberStrongDone &&
3666        model->numberStrongIterations()*20 < model->getIterationCount()&&
3667                                !auxiliaryInfo->solutionAddsCuts()) {
3668        //printf("increasing trust\n");
3669        model->synchronizeNumberBeforeTrust(2);
3670    }
3671
3672    // Set guessed solution value
3673    guessedObjectiveValue_ = objectiveValue_ + estimatedDegradation;
3674    int kColumn=-1;
3675    if (branch_) {
3676      CbcObject * obj = (dynamic_cast<CbcBranchingObject *>(branch_))->object(); 
3677      CbcSimpleInteger * branchObj =
3678        dynamic_cast <CbcSimpleInteger *>(obj) ;
3679      if (branchObj) {
3680        kColumn=branchObj->columnNumber();
3681      }
3682    }
3683    if (model->logLevel()>1)
3684    printf ("Node %d depth %d unsatisfied %d sum %g obj %g guess %g branching on %d\n",
3685            model->getNodeCount(),depth_,numberUnsatisfied_,
3686            sumInfeasibilities_,objectiveValue_,guessedObjectiveValue_,
3687            kColumn);
3688#ifdef DO_ALL_AT_ROOT
3689    if (strongType) {
3690      char general[200];
3691      if (strongType==1)
3692        sprintf(general,"Strong branching on all %d unsatisfied, %d iterations (depth %d)\n",
3693                saveNumberToDo,numberStrongIterations,depth_);
3694      else
3695        sprintf(general,"Strong branching on all %d unfixed variables (%d unsatisfied), %d iterations (depth %d)\n",
3696                saveNumberToDo+saveSatisfiedVariables,saveNumberToDo,numberStrongIterations,depth_);
3697      model->messageHandler()->message(CBC_FPUMP2,model->messages())
3698        << general << CoinMessageEol ;
3699    }
3700#endif
3701#ifdef DEBUG_SOLUTION
3702    if(onOptimalPath&&anyAction==-2) {
3703      printf("Gone off optimal path in CbcNode\n");
3704      assert(!onOptimalPath||anyAction!=-2);
3705    }
3706#endif
3707    /*
3708      Cleanup, then we're finished
3709    */
3710    if (!model->branchingMethod())
3711        delete decision;
3712
3713    delete choiceObject;
3714    delete [] sort;
3715    delete [] whichObject;
3716#ifdef RANGING
3717    delete [] objectMark;
3718#endif
3719    delete [] saveLower;
3720    delete [] saveUpper;
3721    delete [] upEstimate;
3722    delete [] downEstimate;
3723# ifdef COIN_HAS_CLP
3724    if (osiclp) {
3725        osiclp->setSpecialOptions(saveClpOptions);
3726    }
3727# endif
3728    // restore solution
3729    solver->setColSolution(saveSolution);
3730    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
3731    delete [] saveSolution;
3732    model->setStateOfSearch(saveStateOfSearch);
3733    model->setLogLevel(saveLogLevel);
3734    // delete extra regions
3735    if (usefulInfo.usefulRegion_) {
3736        delete [] usefulInfo.usefulRegion_;
3737        delete [] usefulInfo.indexRegion_;
3738        delete [] usefulInfo.pi_;
3739        usefulInfo.usefulRegion_ = NULL;
3740        usefulInfo.indexRegion_ = NULL;
3741        usefulInfo.pi_ = NULL;
3742    }
3743    useShadow = model->moreSpecialOptions() & 7;
3744    if ((useShadow == 5 && model->getSolutionCount()) || useShadow == 6) {
3745        // zap pseudo shadow prices
3746        model->pseudoShadow(-1);
3747        // and switch off
3748        model->setMoreSpecialOptions(model->moreSpecialOptions()&(~1023));
3749    }
3750    return anyAction;
3751}
3752int CbcNode::analyze (CbcModel *model, double * results)
3753{
3754    int i;
3755    int numberIterationsAllowed = model->numberAnalyzeIterations();
3756    OsiSolverInterface * solver = model->solver();
3757    objectiveValue_ = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
3758    double cutoff = model->getCutoff();
3759    const double * lower = solver->getColLower();
3760    const double * upper = solver->getColUpper();
3761    const double * dj = solver->getReducedCost();
3762    int numberObjects = model->numberObjects();
3763    int numberColumns = model->getNumCols();
3764    // Initialize arrays
3765    int numberIntegers = model->numberIntegers();
3766    int * back = new int[numberColumns];
3767    const int * integerVariable = model->integerVariable();
3768    for (i = 0; i < numberColumns; i++)
3769        back[i] = -1;
3770    // What results is
3771    double * newLower = results;
3772    double * objLower = newLower + numberIntegers;
3773    double * newUpper = objLower + numberIntegers;
3774    double * objUpper = newUpper + numberIntegers;
3775    for (i = 0; i < numberIntegers; i++) {
3776        int iColumn = integerVariable[i];
3777        back[iColumn] = i;
3778        newLower[i] = 0.0;
3779        objLower[i] = -COIN_DBL_MAX;
3780        newUpper[i] = 0.0;
3781        objUpper[i] = -COIN_DBL_MAX;
3782    }
3783    double * saveUpper = new double[numberColumns];
3784    double * saveLower = new double[numberColumns];
3785    // Save solution in case heuristics need good solution later
3786
3787    double * saveSolution = new double[numberColumns];
3788    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), numberColumns*sizeof(double));
3789    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
3790    for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
3791        saveLower[i] = lower[i];
3792        saveUpper[i] = upper[i];
3793    }
3794    // Get arrays to sort
3795    double * sort = new double[numberObjects];
3796    int * whichObject = new int[numberObjects];
3797    int numberToFix = 0;
3798    int numberToDo = 0;
3799    double integerTolerance =
3800        model->getDblParam(CbcModel::CbcIntegerTolerance);
3801    // point to useful information
3802    OsiBranchingInformation usefulInfo = model->usefulInformation();
3803    // and modify
3804    usefulInfo.depth_ = depth_;
3805
3806    // compute current state
3807    int numberObjectInfeasibilities; // just odd ones
3808    int numberIntegerInfeasibilities;
3809    model->feasibleSolution(
3810        numberIntegerInfeasibilities,
3811        numberObjectInfeasibilities);
3812# ifdef COIN_HAS_CLP
3813    OsiClpSolverInterface * osiclp = dynamic_cast< OsiClpSolverInterface*> (solver);
3814    int saveClpOptions = 0;
3815    bool fastIterations = (model->specialOptions() & 8) != 0;
3816    if (osiclp && fastIterations) {
3817        // for faster hot start
3818        saveClpOptions = osiclp->specialOptions();
3819        osiclp->setSpecialOptions(saveClpOptions | 8192);
3820    }
3821# else
3822    bool fastIterations = false ;
3823# endif
3824    /*
3825      Scan for branching objects that indicate infeasibility. Choose candidates
3826      using priority as the first criteria, then integer infeasibility.
3827
3828      The algorithm is to fill the array with a set of good candidates (by
3829      infeasibility) with priority bestPriority.  Finding a candidate with
3830      priority better (less) than bestPriority flushes the choice array. (This
3831      serves as initialization when the first candidate is found.)
3832
3833    */
3834    numberToDo = 0;
3835    for (i = 0; i < numberObjects; i++) {
3836        OsiObject * object = model->modifiableObject(i);
3837        CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
3838            dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
3839        if (!dynamicObject)
3840            continue;
3841        int preferredWay;
3842        double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
3843        int iColumn = dynamicObject->columnNumber();
3844        if (saveUpper[iColumn] == saveLower[iColumn])
3845            continue;
3846        if (infeasibility)
3847            sort[numberToDo] = -1.0e10 - infeasibility;
3848        else
3849            sort[numberToDo] = -fabs(dj[iColumn]);
3850        whichObject[numberToDo++] = i;
3851    }
3852    // Save basis
3853    CoinWarmStart * ws = solver->getWarmStart();
3854    int saveLimit;
3855    solver->getIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit);
3856    int targetIterations = CoinMax(500, numberIterationsAllowed / numberObjects);
3857    if (saveLimit < targetIterations)
3858        solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, targetIterations);
3859    // Mark hot start
3860    solver->markHotStart();
3861    // Sort
3862    CoinSort_2(sort, sort + numberToDo, whichObject);
3863    double * currentSolution = model->currentSolution();
3864    double objMin = 1.0e50;
3865    double objMax = -1.0e50;
3866    bool needResolve = false;
3867    /*
3868      Now calculate the cost forcing the variable up and down.
3869    */
3870    int iDo;
3871    for (iDo = 0; iDo < numberToDo; iDo++) {
3872        CbcStrongInfo choice;
3873        int iObject = whichObject[iDo];
3874        OsiObject * object = model->modifiableObject(iObject);
3875        CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost * dynamicObject =
3876            dynamic_cast <CbcSimpleIntegerDynamicPseudoCost *>(object) ;
3877        if (!dynamicObject)
3878            continue;
3879        int iColumn = dynamicObject->columnNumber();
3880        int preferredWay;
3881        /*
3882          Update the information held in the object.
3883        */
3884        object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
3885        double value = currentSolution[iColumn];
3886        double nearest = floor(value + 0.5);
3887        double lowerValue = floor(value);
3888        bool satisfied = false;
3889        if (fabs(value - nearest) <= integerTolerance || value < saveLower[iColumn] || value > saveUpper[iColumn]) {
3890            satisfied = true;
3891            double newValue;
3892            if (nearest < saveUpper[iColumn]) {
3893                newValue = nearest + 1.0001 * integerTolerance;
3894                lowerValue = nearest;
3895            } else {
3896                newValue = nearest - 1.0001 * integerTolerance;
3897                lowerValue = nearest - 1;
3898            }
3899            currentSolution[iColumn] = newValue;
3900        }
3901        double upperValue = lowerValue + 1.0;
3902        //CbcSimpleInteger * obj =
3903        //dynamic_cast <CbcSimpleInteger *>(object) ;
3904        //if (obj) {
3905        //choice.possibleBranch=obj->createCbcBranch(solver,&usefulInfo,preferredWay);
3906        //} else {
3907        CbcObject * obj =
3908            dynamic_cast <CbcObject *>(object) ;
3909        assert (obj);
3910        choice.possibleBranch = obj->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
3911        //}
3912        currentSolution[iColumn] = value;
3913        // Save which object it was
3914        choice.objectNumber = iObject;
3915        choice.numIntInfeasUp = numberUnsatisfied_;
3916        choice.numIntInfeasDown = numberUnsatisfied_;
3917        choice.downMovement = 0.0;
3918        choice.upMovement = 0.0;
3919        choice.numItersDown = 0;
3920        choice.numItersUp = 0;
3921        choice.fix = 0; // say not fixed
3922        double objectiveChange ;
3923        double newObjectiveValue = 1.0e100;
3924        int j;
3925        // status is 0 finished, 1 infeasible and other
3926        int iStatus;
3927        /*
3928          Try the down direction first. (Specify the initial branching alternative as
3929          down with a call to way(-1). Each subsequent call to branch() performs the
3930          specified branch and advances the branch object state to the next branch
3931          alternative.)
3932        */
3933        choice.possibleBranch->way(-1) ;
3934        choice.possibleBranch->branch() ;
3935        if (fabs(value - lowerValue) > integerTolerance) {
3936            solver->solveFromHotStart() ;
3937            /*
3938              We now have an estimate of objective degradation that we can use for strong
3939              branching. If we're over the cutoff, the variable is monotone up.
3940              If we actually made it to optimality, check for a solution, and if we have
3941              a good one, call setBestSolution to process it. Note that this may reduce the
3942              cutoff, so we check again to see if we can declare this variable monotone.
3943            */
3944            if (solver->isProvenOptimal())
3945                iStatus = 0; // optimal
3946            else if (solver->isIterationLimitReached()
3947                     && !solver->isDualObjectiveLimitReached())
3948                iStatus = 2; // unknown
3949            else
3950                iStatus = 1; // infeasible
3951            newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
3952            choice.numItersDown = solver->getIterationCount();
3953            numberIterationsAllowed -= choice.numItersDown;
3954            objectiveChange = newObjectiveValue  - objectiveValue_;
3955            if (!iStatus) {
3956                choice.finishedDown = true ;
3957                if (newObjectiveValue >= cutoff) {
3958                    objectiveChange = 1.0e100; // say infeasible
3959                } else {
3960                    // See if integer solution
3961                    if (model->feasibleSolution(choice.numIntInfeasDown,
3962                                                choice.numObjInfeasDown)
3963                            && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
3964                        model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
3965                                               newObjectiveValue,
3966                                               solver->getColSolution()) ;
3967                        model->setLastHeuristic(NULL);
3968                        model->incrementUsed(solver->getColSolution());
3969                        cutoff = model->getCutoff();
3970                        if (newObjectiveValue >= cutoff)        //  *new* cutoff
3971                            objectiveChange = 1.0e100 ;
3972                    }
3973                }
3974            } else if (iStatus == 1) {
3975                objectiveChange = 1.0e100 ;
3976            } else {
3977                // Can't say much as we did not finish
3978                choice.finishedDown = false ;
3979            }
3980            choice.downMovement = objectiveChange ;
3981        }
3982        // restore bounds
3983        for ( j = 0; j < numberColumns; j++) {
3984            if (saveLower[j] != lower[j])
3985                solver->setColLower(j, saveLower[j]);
3986            if (saveUpper[j] != upper[j])
3987                solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
3988        }
3989        // repeat the whole exercise, forcing the variable up
3990        choice.possibleBranch->branch();
3991        if (fabs(value - upperValue) > integerTolerance) {
3992            solver->solveFromHotStart() ;
3993            /*
3994              We now have an estimate of objective degradation that we can use for strong
3995              branching. If we're over the cutoff, the variable is monotone up.
3996              If we actually made it to optimality, check for a solution, and if we have
3997              a good one, call setBestSolution to process it. Note that this may reduce the
3998              cutoff, so we check again to see if we can declare this variable monotone.
3999            */
4000            if (solver->isProvenOptimal())
4001                iStatus = 0; // optimal
4002            else if (solver->isIterationLimitReached()
4003                     && !solver->isDualObjectiveLimitReached())
4004                iStatus = 2; // unknown
4005            else
4006                iStatus = 1; // infeasible
4007            newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
4008            choice.numItersUp = solver->getIterationCount();
4009            numberIterationsAllowed -= choice.numItersUp;
4010            objectiveChange = newObjectiveValue  - objectiveValue_;
4011            if (!iStatus) {
4012                choice.finishedUp = true ;
4013                if (newObjectiveValue >= cutoff) {
4014                    objectiveChange = 1.0e100; // say infeasible
4015                } else {
4016                    // See if integer solution
4017                    if (model->feasibleSolution(choice.numIntInfeasUp,
4018                                                choice.numObjInfeasUp)
4019                            && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
4020                        model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
4021                                               newObjectiveValue,
4022                                               solver->getColSolution()) ;
4023                        model->setLastHeuristic(NULL);
4024                        model->incrementUsed(solver->getColSolution());
4025                        cutoff = model->getCutoff();
4026                        if (newObjectiveValue >= cutoff)        //  *new* cutoff
4027                            objectiveChange = 1.0e100 ;
4028                    }
4029                }
4030            } else if (iStatus == 1) {
4031                objectiveChange = 1.0e100 ;
4032            } else {
4033                // Can't say much as we did not finish
4034                choice.finishedUp = false ;
4035            }
4036            choice.upMovement = objectiveChange ;
4037
4038            // restore bounds
4039            for ( j = 0; j < numberColumns; j++) {
4040                if (saveLower[j] != lower[j])
4041                    solver->setColLower(j, saveLower[j]);
4042                if (saveUpper[j] != upper[j])
4043                    solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
4044            }
4045        }
4046        // If objective goes above certain amount we can set bound
4047        int jInt = back[iColumn];
4048        newLower[jInt] = upperValue;
4049        if (choice.finishedDown)
4050            objLower[jInt] = choice.downMovement + objectiveValue_;
4051        else
4052            objLower[jInt] = objectiveValue_;
4053        newUpper[jInt] = lowerValue;
4054        if (choice.finishedUp)
4055            objUpper[jInt] = choice.upMovement + objectiveValue_;
4056        else
4057            objUpper[jInt] = objectiveValue_;
4058        objMin = CoinMin(CoinMin(objLower[jInt], objUpper[jInt]), objMin);
4059        /*
4060          End of evaluation for this candidate variable. Possibilities are:
4061          * Both sides below cutoff; this variable is a candidate for branching.
4062          * Both sides infeasible or above the objective cutoff: no further action
4063          here. Break from the evaluation loop and assume the node will be purged
4064          by the caller.
4065          * One side below cutoff: Install the branch (i.e., fix the variable). Break
4066          from the evaluation loop and assume the node will be reoptimised by the
4067          caller.
4068        */
4069        if (choice.upMovement < 1.0e100) {
4070            if (choice.downMovement < 1.0e100) {
4071                objMax = CoinMax(CoinMax(objLower[jInt], objUpper[jInt]), objMax);
4072                // In case solution coming in was odd
4073                choice.upMovement = CoinMax(0.0, choice.upMovement);
4074                choice.downMovement = CoinMax(0.0, choice.downMovement);
4075                // feasible -
4076                model->messageHandler()->message(CBC_STRONG, *model->messagesPointer())
4077                << iObject << iColumn
4078                << choice.downMovement << choice.numIntInfeasDown
4079                << choice.upMovement << choice.numIntInfeasUp
4080                << value
4081                << CoinMessageEol;
4082            } else {
4083                // up feasible, down infeasible
4084                if (!satisfied)
4085                    needResolve = true;
4086                choice.fix = 1;
4087                numberToFix++;
4088                saveLower[iColumn] = upperValue;
4089                solver->setColLower(iColumn, upperValue);
4090            }
4091        } else {
4092            if (choice.downMovement < 1.0e100) {
4093                // down feasible, up infeasible
4094                if (!satisfied)
4095                    needResolve = true;
4096                choice.fix = -1;
4097                numberToFix++;
4098                saveUpper[iColumn] = lowerValue;
4099                solver->setColUpper(iColumn, lowerValue);
4100            } else {
4101                // neither side feasible
4102                COIN_DETAIL_PRINT(printf("Both infeasible for choice %d sequence %d\n", i,
4103                                         model->object(choice.objectNumber)->columnNumber()));
4104                delete ws;
4105                ws = NULL;
4106                //solver->writeMps("bad");
4107                numberToFix = -1;
4108                delete choice.possibleBranch;
4109                choice.possibleBranch = NULL;
4110                break;
4111            }
4112        }
4113        delete choice.possibleBranch;
4114        if (numberIterationsAllowed <= 0)
4115            break;
4116        //printf("obj %d, col %d, down %g up %g value %g\n",iObject,iColumn,
4117        //     choice.downMovement,choice.upMovement,value);
4118    }
4119    COIN_DETAIL_PRINT(printf("Best possible solution %g, can fix more if solution of %g found - looked at %d variables in %d iterations\n",
4120                             objMin, objMax, iDo, model->numberAnalyzeIterations() - numberIterationsAllowed));
4121    model->setNumberAnalyzeIterations(numberIterationsAllowed);
4122    // Delete the snapshot
4123    solver->unmarkHotStart();
4124    // back to normal
4125    solver->setHintParam(OsiDoInBranchAndCut, true, OsiHintDo, NULL) ;
4126    solver->setIntParam(OsiMaxNumIterationHotStart, saveLimit);
4127    // restore basis
4128    solver->setWarmStart(ws);
4129    delete ws;
4130
4131    delete [] sort;
4132    delete [] whichObject;
4133    delete [] saveLower;
4134    delete [] saveUpper;
4135    delete [] back;
4136    // restore solution
4137    solver->setColSolution(saveSolution);
4138# ifdef COIN_HAS_CLP
4139    if (osiclp)
4140        osiclp->setSpecialOptions(saveClpOptions);
4141# endif
4142    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
4143    delete [] saveSolution;
4144    if (needResolve)
4145        solver->resolve();
4146    return numberToFix;
4147}
4148
4149
4150CbcNode::CbcNode(const CbcNode & rhs)
4151        : CoinTreeNode(rhs)
4152{
4153#ifdef CHECK_NODE
4154    printf("CbcNode %x Constructor from rhs %x\n", this, &rhs);
4155#endif
4156    if (rhs.nodeInfo_)
4157        nodeInfo_ = rhs.nodeInfo_->clone();
4158    else
4159        nodeInfo_ = NULL;
4160    objectiveValue_ = rhs.objectiveValue_;
4161    guessedObjectiveValue_ = rhs.guessedObjectiveValue_;
4162    sumInfeasibilities_ = rhs.sumInfeasibilities_;
4163    if (rhs.branch_)
4164        branch_ = rhs.branch_->clone();
4165    else
4166        branch_ = NULL;
4167    depth_ = rhs.depth_;
4168    numberUnsatisfied_ = rhs.numberUnsatisfied_;
4169    nodeNumber_ = rhs.nodeNumber_;
4170    state_ = rhs.state_;
4171    if (nodeInfo_)
4172        assert ((state_&2) != 0);
4173    else
4174        assert ((state_&2) == 0);
4175}
4176
4177CbcNode &
4178CbcNode::operator=(const CbcNode & rhs)
4179{
4180    if (this != &rhs) {
4181        delete nodeInfo_;
4182        if (rhs.nodeInfo_)
4183            nodeInfo_ = rhs.nodeInfo_->clone();
4184        else
4185            nodeInfo_ = NULL;
4186        objectiveValue_ = rhs.objectiveValue_;
4187        guessedObjectiveValue_ = rhs.guessedObjectiveValue_;
4188        sumInfeasibilities_ = rhs.sumInfeasibilities_;
4189        if (rhs.branch_)
4190            branch_ = rhs.branch_->clone();
4191        else
4192            branch_ = NULL,
4193                      depth_ = rhs.depth_;
4194        numberUnsatisfied_ = rhs.numberUnsatisfied_;
4195        nodeNumber_ = rhs.nodeNumber_;
4196        state_ = rhs.state_;
4197        if (nodeInfo_)
4198            assert ((state_&2) != 0);
4199        else
4200            assert ((state_&2) == 0);
4201    }
4202    return *this;
4203}
4204CbcNode::~CbcNode ()
4205{
4206#ifdef CHECK_NODE
4207    if (nodeInfo_) {
4208        printf("CbcNode %x Destructor nodeInfo %x (%d)\n",
4209               this, nodeInfo_, nodeInfo_->numberPointingToThis());
4210        //assert(nodeInfo_->numberPointingToThis()>=0);
4211    } else {
4212        printf("CbcNode %x Destructor nodeInfo %x (?)\n",
4213               this, nodeInfo_);
4214    }
4215#endif
4216    if (nodeInfo_) {
4217        // was if (nodeInfo_&&(state_&2)!=0) {
4218        nodeInfo_->nullOwner();
4219        int numberToDelete = nodeInfo_->numberBranchesLeft();
4220        //    CbcNodeInfo * parent = nodeInfo_->parent();
4221        //assert (nodeInfo_->numberPointingToThis()>0);
4222        if (nodeInfo_->decrement(numberToDelete) == 0 || (state_&2) == 0) {
4223            if ((state_&2) == 0)
4224                nodeInfo_->nullParent();
4225            delete nodeInfo_;
4226        } else {
4227            //printf("node %x nodeinfo %x parent %x\n",this,nodeInfo_,nodeInfo_->parent());
4228            // anyway decrement parent
4229            //if (parent)
4230            ///parent->decrement(1);
4231        }
4232    }
4233    delete branch_;
4234}
4235// Decrement  active cut counts
4236void
4237CbcNode::decrementCuts(int change)
4238{
4239    if (nodeInfo_)
4240        assert ((state_&2) != 0);
4241    else
4242        assert ((state_&2) == 0);
4243    if (nodeInfo_) {
4244        nodeInfo_->decrementCuts(change);
4245    }
4246}
4247void
4248CbcNode::decrementParentCuts(CbcModel * model, int change)
4249{
4250    if (nodeInfo_)
4251        assert ((state_&2) != 0);
4252    else
4253        assert ((state_&2) == 0);
4254    if (nodeInfo_) {
4255        nodeInfo_->decrementParentCuts(model, change);
4256    }
4257}
4258
4259/*
4260  Initialize reference counts (numberPointingToThis, numberBranchesLeft_)
4261  in the attached nodeInfo_.
4262*/
4263void
4264CbcNode::initializeInfo()
4265{
4266    assert(nodeInfo_ && branch_) ;
4267    nodeInfo_->initializeInfo(branch_->numberBranches());
4268    assert ((state_&2) != 0);
4269    assert (nodeInfo_->numberBranchesLeft() ==
4270            branch_->numberBranchesLeft());
4271}
4272// Nulls out node info
4273void
4274CbcNode::nullNodeInfo()
4275{
4276    nodeInfo_ = NULL;
4277    // say not active
4278    state_ &= ~2;
4279}
4280
4281int
4282CbcNode::branch(OsiSolverInterface * solver)
4283{
4284    double changeInGuessed;
4285    assert (nodeInfo_->numberBranchesLeft() ==
4286            branch_->numberBranchesLeft());
4287    if (!solver)
4288        changeInGuessed = branch_->branch();
4289    else
4290        changeInGuessed = branch_->branch(solver);
4291    guessedObjectiveValue_ += changeInGuessed;
4292    //#define PRINTIT
4293#ifdef PRINTIT
4294    int numberLeft = nodeInfo_->numberBranchesLeft();
4295    CbcNodeInfo * parent = nodeInfo_->parent();
4296    int parentNodeNumber = -1;
4297    CbcBranchingObject * object1 =
4298        dynamic_cast<CbcBranchingObject *>(branch_) ;
4299    //OsiObject * object = object1->
4300    //int sequence = object->columnNumber);
4301    int id = -1;
4302    double value = 0.0;
4303    if (object1) {
4304        id = object1->variable();
4305        value = object1->value();
4306    }
4307    printf("id %d value %g objvalue %g\n", id, value, objectiveValue_);
4308    if (parent)
4309        parentNodeNumber = parent->nodeNumber();
4310    printf("Node number %d, %s, way %d, depth %d, parent node number %d\n",
4311           nodeInfo_->nodeNumber(), (numberLeft == 2) ? "leftBranch" : "rightBranch",
4312           way(), depth_, parentNodeNumber);
4313    assert (parentNodeNumber != nodeInfo_->nodeNumber());
4314#endif
4315    return nodeInfo_->branchedOn();
4316}
4317/* Active arm of the attached OsiBranchingObject.
4318
4319   In the simplest instance, coded -1 for the down arm of the branch, +1 for
4320   the up arm. But see OsiBranchingObject::way()
4321   Use nodeInfo--.numberBranchesLeft_ to see how active
4322
4323   Except that there is no OsiBranchingObject::way(), and this'll fail in any
4324   event because we have various OsiXXXBranchingObjects which aren't descended
4325   from CbcBranchingObjects. I think branchIndex() is the appropriate
4326   equivalent, but could be wrong. (lh, 061220)
4327
4328   071212: I'm finally getting back to cbc-generic and rescuing a lot of my
4329   annotation from branches/devel (which was killed in summer). I'm going to
4330   put back an assert(obj) just to see what happens. It's still present as of
4331   the most recent change to CbcNode (r833).
4332
4333   080104: Yep, we can arrive here with an OsiBranchingObject. Removed the
4334   assert, it's served its purpose.
4335
4336   080226: John finally noticed this problem and added a way() method to the
4337   OsiBranchingObject hierarchy. Removing my workaround.
4338
4339*/
4340int
4341CbcNode::way() const
4342{
4343    if (branch_) {
4344        CbcBranchingObject * obj =
4345            dynamic_cast <CbcBranchingObject *>(branch_) ;
4346        if (obj) {
4347            return obj->way();
4348        } else {
4349            OsiTwoWayBranchingObject * obj2 =
4350                dynamic_cast <OsiTwoWayBranchingObject *>(branch_) ;
4351            assert (obj2);
4352            return obj2->way();
4353        }
4354    } else {
4355        return 0;
4356    }
4357}
4358/* Create a branching object for the node
4359
4360   The routine scans the object list of the model and selects a set of
4361   unsatisfied objects as candidates for branching. The candidates are
4362   evaluated, and an appropriate branch object is installed.
4363
4364   The numberPassesLeft is decremented to stop fixing one variable each time
4365   and going on and on (e.g. for stock cutting, air crew scheduling)
4366
4367   If evaluation determines that an object is monotone or infeasible,
4368   the routine returns immediately. In the case of a monotone object,
4369   the branch object has already been called to modify the model.
4370
4371   Return value:
4372   <ul>
4373   <li>  0: A branching object has been installed
4374   <li> -1: A monotone object was discovered
4375   <li> -2: An infeasible object was discovered
4376   </ul>
4377   Branch state:
4378   <ul>
4379   <li> -1: start
4380   <li> -1: A monotone object was discovered
4381   <li> -2: An infeasible object was discovered
4382   </ul>
4383*/
4384int
4385CbcNode::chooseOsiBranch (CbcModel * model,
4386                          CbcNode * lastNode,
4387                          OsiBranchingInformation * usefulInfo,
4388                          int branchState)
4389{
4390    int returnStatus = 0;
4391    if (lastNode)
4392        depth_ = lastNode->depth_ + 1;
4393    else
4394        depth_ = 0;
4395    OsiSolverInterface * solver = model->solver();
4396    objectiveValue_ = solver->getObjValue() * solver->getObjSense();
4397    usefulInfo->objectiveValue_ = objectiveValue_;
4398    usefulInfo->depth_ = depth_;
4399    const double * saveInfoSol = usefulInfo->solution_;
4400    double * saveSolution = new double[solver->getNumCols()];
4401    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), solver->getNumCols()*sizeof(double));
4402    usefulInfo->solution_ = saveSolution;
4403    OsiChooseVariable * choose = model->branchingMethod()->chooseMethod();
4404    int numberUnsatisfied = -1;
4405    if (branchState < 0) {
4406        // initialize
4407        // initialize sum of "infeasibilities"
4408        sumInfeasibilities_ = 0.0;
4409        numberUnsatisfied = choose->setupList(usefulInfo, true);
4410        numberUnsatisfied_ = numberUnsatisfied;
4411        branchState = 0;
4412        if (numberUnsatisfied_ < 0) {
4413            // infeasible
4414            delete [] saveSolution;
4415            return -2;
4416        }
4417    }
4418    // unset best
4419    int best = -1;
4420    choose->setBestObjectIndex(-1);
4421    if (numberUnsatisfied) {
4422        if (branchState > 0 || !choose->numberOnList()) {
4423            // we need to return at once - don't do strong branching or anything
4424            if (choose->numberOnList() || !choose->numberStrong()) {
4425                best = choose->candidates()[0];
4426                choose->setBestObjectIndex(best);
4427            } else {
4428                // nothing on list - need to try again - keep any solution
4429                numberUnsatisfied = choose->setupList(usefulInfo, false);
4430                numberUnsatisfied_ = numberUnsatisfied;
4431                if (numberUnsatisfied) {
4432                    best = choose->candidates()[0];
4433                    choose->setBestObjectIndex(best);
4434                }
4435            }
4436        } else {
4437            // carry on with strong branching or whatever
4438            int returnCode = choose->chooseVariable(solver, usefulInfo, true);
4439            // update number of strong iterations etc
4440            model->incrementStrongInfo(choose->numberStrongDone(), choose->numberStrongIterations(),
4441                                       returnCode == -1 ? 0 : choose->numberStrongFixed(), returnCode == -1);
4442            if (returnCode > 1) {
4443                // has fixed some
4444                returnStatus = -1;
4445            } else if (returnCode == -1) {
4446                // infeasible
4447                returnStatus = -2;
4448            } else if (returnCode == 0) {
4449                // normal
4450                returnStatus = 0;
4451                numberUnsatisfied = 1;
4452            } else {
4453                // ones on list satisfied - double check
4454                numberUnsatisfied = choose->setupList(usefulInfo, false);
4455                numberUnsatisfied_ = numberUnsatisfied;
4456                if (numberUnsatisfied) {
4457                    best = choose->candidates()[0];
4458                    choose->setBestObjectIndex(best);
4459                }
4460            }
4461        }
4462    }
4463    delete branch_;
4464    branch_ = NULL;
4465    guessedObjectiveValue_ = COIN_DBL_MAX;//objectiveValue_; // for now
4466    if (!returnStatus) {
4467        if (numberUnsatisfied) {
4468            // create branching object
4469            const OsiObject * obj = model->solver()->object(choose->bestObjectIndex());
4470            //const OsiSolverInterface * solver = usefulInfo->solver_;
4471            branch_ = obj->createBranch(model->solver(), usefulInfo, obj->whichWay());
4472        }
4473    }
4474    usefulInfo->solution_ = saveInfoSol;
4475    delete [] saveSolution;
4476    // may have got solution
4477    if (choose->goodSolution()
4478            && model->problemFeasibility()->feasible(model, -1) >= 0) {
4479        // yes
4480        double objValue = choose->goodObjectiveValue();
4481        model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
4482                               objValue,
4483                               choose->goodSolution()) ;
4484        model->setLastHeuristic(NULL);
4485        model->incrementUsed(choose->goodSolution());
4486        choose->clearGoodSolution();
4487    }
4488    return returnStatus;
4489}
4490int
4491CbcNode::chooseClpBranch (CbcModel * model,
4492                          CbcNode * lastNode)
4493{
4494    assert(lastNode);
4495    depth_ = lastNode->depth_ + 1;
4496    delete branch_;
4497    branch_ = NULL;
4498    OsiSolverInterface * solver = model->solver();
4499    //double saveObjectiveValue = solver->getObjValue();
4500    //double objectiveValue = CoinMax(solver->getObjSense()*saveObjectiveValue,objectiveValue_);
4501    const double * lower = solver->getColLower();
4502    const double * upper = solver->getColUpper();
4503    // point to useful information
4504    OsiBranchingInformation usefulInfo = model->usefulInformation();
4505    // and modify
4506    usefulInfo.depth_ = depth_;
4507    int i;
4508    //bool beforeSolution = model->getSolutionCount()==0;
4509    int numberObjects = model->numberObjects();
4510    int numberColumns = model->getNumCols();
4511    double * saveUpper = new double[numberColumns];
4512    double * saveLower = new double[numberColumns];
4513
4514    // Save solution in case heuristics need good solution later
4515
4516    double * saveSolution = new double[numberColumns];
4517    memcpy(saveSolution, solver->getColSolution(), numberColumns*sizeof(double));
4518    model->reserveCurrentSolution(saveSolution);
4519    for (i = 0; i < numberColumns; i++) {
4520        saveLower[i] = lower[i];
4521        saveUpper[i] = upper[i];
4522    }
4523    // Save basis
4524    CoinWarmStart * ws = solver->getWarmStart();
4525    numberUnsatisfied_ = 0;
4526    // initialize sum of "infeasibilities"
4527    sumInfeasibilities_ = 0.0;
4528    // Note looks as if off end (hidden one)
4529    OsiObject * object = model->modifiableObject(numberObjects);
4530    CbcGeneralDepth * thisOne = dynamic_cast <CbcGeneralDepth *> (object);
4531    assert (thisOne);
4532    OsiClpSolverInterface * clpSolver
4533    = dynamic_cast<OsiClpSolverInterface *> (solver);
4534    assert (clpSolver);
4535    ClpSimplex * simplex = clpSolver->getModelPtr();
4536    int preferredWay;
4537    double infeasibility = object->infeasibility(&usefulInfo, preferredWay);
4538    if (thisOne->whichSolution() >= 0) {
4539        ClpNode * nodeInfo=NULL;
4540        if ((model->moreSpecialOptions()&33554432)==0) {
4541          nodeInfo = thisOne->nodeInfo(thisOne->whichSolution());
4542          nodeInfo->applyNode(simplex, 2);
4543        } else {
4544          // from diving
4545          CbcSubProblem ** nodes = reinterpret_cast<CbcSubProblem **>
4546            (model->temporaryPointer());
4547          assert (nodes);
4548          int numberDo=thisOne->numberNodes()-1;
4549          for (int iNode=0;iNode<numberDo;iNode++)
4550            nodes[iNode]->apply(solver,1);
4551          nodes[numberDo]->apply(solver,9+16);
4552        }
4553        int saveLogLevel = simplex->logLevel();
4554        simplex->setLogLevel(0);
4555        simplex->dual();
4556        simplex->setLogLevel(saveLogLevel);
4557        double cutoff = model->getCutoff();
4558        bool goodSolution = true;
4559        if (simplex->status()) {
4560            //simplex->writeMps("bad7.mps",2);
4561            if (nodeInfo) {
4562              if (nodeInfo->objectiveValue() > cutoff - 1.0e-2)
4563                goodSolution = false;
4564              else
4565                assert (!simplex->status());
4566            } else {
4567              // debug diving
4568              assert (!simplex->status());
4569            }
4570        }
4571        if (goodSolution) {
4572            double newObjectiveValue = solver->getObjSense() * solver->getObjValue();
4573            // See if integer solution
4574            int numInf;
4575            int numInf2;
4576            bool gotSol = model->feasibleSolution(numInf, numInf2);
4577            if (!gotSol) {
4578              COIN_DETAIL_PRINT(printf("numinf %d\n", numInf));
4579                double * sol = simplex->primalColumnSolution();
4580                for (int i = 0; i < numberColumns; i++) {
4581                    if (simplex->isInteger(i)) {
4582                        double value = floor(sol[i] + 0.5);
4583                        if (fabs(value - sol[i]) > 1.0e-7) {
4584                          COIN_DETAIL_PRINT(printf("%d value %g\n", i, sol[i]));
4585                            if (fabs(value - sol[i]) < 1.0e-3) {
4586                                sol[i] = value;
4587                            }
4588                        }
4589                    }
4590                }
4591                simplex->writeMps("bad8.mps", 2);
4592                bool gotSol = model->feasibleSolution(numInf, numInf2);
4593                if (!gotSol)
4594                    assert (gotSol);
4595            }
4596            model->setBestSolution(CBC_STRONGSOL,
4597                                   newObjectiveValue,
4598                                   solver->getColSolution()) ;
4599            model->setLastHeuristic(NULL);
4600            model->incrementUsed(solver->getColSolution());
4601        }
4602    }
4603    // restore bounds
4604    {
4605        for (int j = 0; j < numberColumns; j++) {
4606            if (saveLower[j] != lower[j])
4607                solver->setColLower(j, saveLower[j]);
4608            if (saveUpper[j] != upper[j])
4609                solver->setColUpper(j, saveUpper[j]);
4610        }
4611    }
4612    // restore basis
4613    solver->setWarmStart(ws);
4614    delete ws;
4615    int anyAction;
4616    //#define CHECK_PATH
4617#ifdef CHECK_PATH
4618    extern int gotGoodNode_Z;
4619    if (gotGoodNode_Z >= 0)
4620        printf("good node %d %g\n", gotGoodNode_Z, infeasibility);
4621#endif
4622    if (infeasibility > 0.0) {
4623        if (infeasibility == COIN_DBL_MAX) {
4624            anyAction = -2; // infeasible
4625        } else {
4626            branch_ = thisOne->createCbcBranch(solver, &usefulInfo, preferredWay);
4627            if (branch_) {
4628              // Set to first one (and change when re-pushing)
4629              CbcGeneralBranchingObject * branch =
4630                dynamic_cast <CbcGeneralBranchingObject *> (branch_);
4631              branch->state(objectiveValue_, sumInfeasibilities_,
4632                            numberUnsatisfied_, 0);
4633              branch->setNode(this);
4634              anyAction = 0;
4635            } else {
4636              anyAction = -2; // mark as infeasible
4637            }
4638        }
4639    } else {
4640        anyAction = -1;
4641    }
4642#ifdef CHECK_PATH
4643    gotGoodNode_Z = -1;
4644#endif
4645    // Set guessed solution value
4646    guessedObjectiveValue_ = objectiveValue_ + 1.0e-5;
4647    delete [] saveLower;
4648    delete [] saveUpper;
4649
4650    // restore solution
4651    solver->setColSolution(saveSolution);
4652    delete [] saveSolution;
4653    return anyAction;
4654}
4655/* Double checks in case node can change its mind!
4656   Returns objective value
4657   Can change objective etc */
4658double
4659CbcNode::checkIsCutoff(double cutoff)
4660{
4661    branch_->checkIsCutoff(cutoff);
4662    return objectiveValue_;
4663}
4664
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.