source: trunk/Clp/src/ClpSolve.cpp @ 1878

Last change on this file since 1878 was 1878, checked in by forrest, 7 years ago

minor changes to implement Aboca

  • Property svn:eol-style set to native
  • Property svn:keywords set to Id
File size: 219.7 KB
RevLine 
[1370]1/* $Id: ClpSolve.cpp 1878 2012-08-30 15:43:19Z forrest $ */
[225]2// Copyright (C) 2003, International Business Machines
3// Corporation and others.  All Rights Reserved.
[1665]4// This code is licensed under the terms of the Eclipse Public License (EPL).
[225]5
6// This file has higher level solve functions
7
[1692]8#include "CoinPragma.hpp"
[772]9#include "ClpConfig.h"
[225]10
[1692]11// check already here if COIN_HAS_GLPK is defined, since we do not want to get confused by a COIN_HAS_GLPK in config_coinutils.h
12#if defined(COIN_HAS_AMD) || defined(COIN_HAS_CHOLMOD) || defined(COIN_HAS_GLPK)
13#define UFL_BARRIER
14#endif
15
[225]16#include <math.h>
17
18#include "CoinHelperFunctions.hpp"
[263]19#include "ClpHelperFunctions.hpp"
[225]20#include "CoinSort.hpp"
21#include "ClpFactorization.hpp"
[650]22#include "ClpSimplex.hpp"
[1034]23#include "ClpSimplexOther.hpp"
[1321]24#include "ClpSimplexDual.hpp"
[650]25#ifndef SLIM_CLP
[389]26#include "ClpQuadraticObjective.hpp"
[263]27#include "ClpInterior.hpp"
[414]28#include "ClpCholeskyDense.hpp"
29#include "ClpCholeskyBase.hpp"
[650]30#include "ClpPlusMinusOneMatrix.hpp"
31#include "ClpNetworkMatrix.hpp"
32#endif
[1610]33#include "ClpEventHandler.hpp"
[800]34#include "ClpLinearObjective.hpp"
[225]35#include "ClpSolve.hpp"
36#include "ClpPackedMatrix.hpp"
37#include "ClpMessage.hpp"
38#include "CoinTime.hpp"
[1878]39#if CLP_HAS_ABC
40#include "CoinAbcCommon.hpp"
41#endif
42#ifdef ABC_INHERIT
43#include "AbcSimplex.hpp"
44#include "AbcSimplexFactorization.hpp"
45#endif
46double zz_slack_value=0.0;
[225]47
48#include "ClpPresolve.hpp"
[650]49#ifndef SLIM_CLP
[225]50#include "Idiot.hpp"
[1693]51#ifdef COIN_HAS_WSMP
[423]52#include "ClpCholeskyWssmp.hpp"
53#include "ClpCholeskyWssmpKKT.hpp"
54#endif
55#include "ClpCholeskyUfl.hpp"
56#ifdef TAUCS_BARRIER
57#include "ClpCholeskyTaucs.hpp"
58#endif
[1344]59#include "ClpCholeskyMumps.hpp"
[593]60#ifdef COIN_HAS_VOL
61#include "VolVolume.hpp"
62#include "CoinHelperFunctions.hpp"
63#include "CoinPackedMatrix.hpp"
64#include "CoinMpsIO.hpp"
[225]65//#############################################################################
[593]66
67class lpHook : public VOL_user_hooks {
68private:
[1525]69     lpHook(const lpHook&);
70     lpHook& operator=(const lpHook&);
[593]71private:
[1525]72     /// Pointer to dense vector of structural variable upper bounds
73     double  *colupper_;
74     /// Pointer to dense vector of structural variable lower bounds
75     double  *collower_;
76     /// Pointer to dense vector of objective coefficients
77     double  *objcoeffs_;
78     /// Pointer to dense vector of right hand sides
79     double  *rhs_;
80     /// Pointer to dense vector of senses
81     char    *sense_;
[593]82
[1525]83     /// The problem matrix in a row ordered form
84     CoinPackedMatrix rowMatrix_;
85     /// The problem matrix in a column ordered form
86     CoinPackedMatrix colMatrix_;
[593]87
88public:
[1525]89     lpHook(double* clb, double* cub, double* obj,
90            double* rhs, char* sense, const CoinPackedMatrix& mat);
91     virtual ~lpHook();
92
[593]93public:
[1525]94     // for all hooks: return value of -1 means that volume should quit
95     /** compute reduced costs
96         @param u (IN) the dual variables
97         @param rc (OUT) the reduced cost with respect to the dual values
98     */
99     virtual int compute_rc(const VOL_dvector& u, VOL_dvector& rc);
[593]100
[1525]101     /** Solve the subproblem for the subgradient step.
102         @param dual (IN) the dual variables
103         @param rc (IN) the reduced cost with respect to the dual values
104         @param lcost (OUT) the lagrangean cost with respect to the dual values
105         @param x (OUT) the primal result of solving the subproblem
106         @param v (OUT) b-Ax for the relaxed constraints
107         @param pcost (OUT) the primal objective value of <code>x</code>
108     */
109     virtual int solve_subproblem(const VOL_dvector& dual, const VOL_dvector& rc,
110                                  double& lcost, VOL_dvector& x, VOL_dvector& v,
111                                  double& pcost);
112     /** Starting from the primal vector x, run a heuristic to produce
113         an integer solution
114         @param x (IN) the primal vector
115         @param heur_val (OUT) the value of the integer solution (return
116         <code>DBL_MAX</code> here if no feas sol was found
117     */
118     virtual int heuristics(const VOL_problem& p,
119                            const VOL_dvector& x, double& heur_val) {
120          return 0;
121     }
[593]122};
[1525]123
[593]124//#############################################################################
125
126lpHook::lpHook(double* clb, double* cub, double* obj,
[1525]127               double* rhs, char* sense,
128               const CoinPackedMatrix& mat)
[593]129{
[1525]130     colupper_ = cub;
131     collower_ = clb;
132     objcoeffs_ = obj;
133     rhs_ = rhs;
134     sense_ = sense;
135     assert (mat.isColOrdered());
136     colMatrix_.copyOf(mat);
137     rowMatrix_.reverseOrderedCopyOf(mat);
[593]138}
139
140//-----------------------------------------------------------------------------
141
142lpHook::~lpHook()
143{
144}
145
146//#############################################################################
147
148int
149lpHook::compute_rc(const VOL_dvector& u, VOL_dvector& rc)
150{
[1525]151     rowMatrix_.transposeTimes(u.v, rc.v);
152     const int psize = rowMatrix_.getNumCols();
[593]153
[1525]154     for (int i = 0; i < psize; ++i)
155          rc[i] = objcoeffs_[i] - rc[i];
156     return 0;
[593]157}
158
159//-----------------------------------------------------------------------------
160
161int
162lpHook::solve_subproblem(const VOL_dvector& dual, const VOL_dvector& rc,
[1525]163                         double& lcost, VOL_dvector& x, VOL_dvector& v,
164                         double& pcost)
[593]165{
[1525]166     int i;
167     const int psize = x.size();
168     const int dsize = v.size();
[593]169
[1525]170     // compute the lagrangean solution corresponding to the reduced costs
171     for (i = 0; i < psize; ++i)
172          x[i] = (rc[i] >= 0.0) ? collower_[i] : colupper_[i];
[593]173
[1525]174     // compute the lagrangean value (rhs*dual + primal*rc)
175     lcost = 0;
176     for (i = 0; i < dsize; ++i)
177          lcost += rhs_[i] * dual[i];
178     for (i = 0; i < psize; ++i)
179          lcost += x[i] * rc[i];
[593]180
[1525]181     // compute the rhs - lhs
182     colMatrix_.times(x.v, v.v);
183     for (i = 0; i < dsize; ++i)
184          v[i] = rhs_[i] - v[i];
[593]185
[1525]186     // compute the lagrangean primal objective
187     pcost = 0;
188     for (i = 0; i < psize; ++i)
189          pcost += x[i] * objcoeffs_[i];
[593]190
[1525]191     return 0;
[593]192}
193
194//#############################################################################
195/** A quick inlined function to convert from lb/ub style constraint
196    definition to sense/rhs/range style */
197inline void
198convertBoundToSense(const double lower, const double upper,
[1525]199                    char& sense, double& right,
200                    double& range)
[593]201{
[1525]202     range = 0.0;
203     if (lower > -1.0e20) {
204          if (upper < 1.0e20) {
205               right = upper;
206               if (upper == lower) {
207                    sense = 'E';
208               } else {
209                    sense = 'R';
210                    range = upper - lower;
211               }
212          } else {
213               sense = 'G';
214               right = lower;
215          }
216     } else {
217          if (upper < 1.0e20) {
218               sense = 'L';
219               right = upper;
220          } else {
221               sense = 'N';
222               right = 0.0;
223          }
224     }
[593]225}
226
227static int
228solveWithVolume(ClpSimplex * model, int numberPasses, int doIdiot)
229{
[1525]230     VOL_problem volprob;
231     volprob.parm.gap_rel_precision = 0.00001;
232     volprob.parm.maxsgriters = 3000;
233     if(numberPasses > 3000) {
234          volprob.parm.maxsgriters = numberPasses;
235          volprob.parm.primal_abs_precision = 0.0;
236          volprob.parm.minimum_rel_ascent = 0.00001;
237     } else if (doIdiot > 0) {
238          volprob.parm.maxsgriters = doIdiot;
239     }
240     if (model->logLevel() < 2)
241          volprob.parm.printflag = 0;
242     else
243          volprob.parm.printflag = 3;
244     const CoinPackedMatrix* mat = model->matrix();
245     int psize = model->numberColumns();
246     int dsize = model->numberRows();
247     char * sense = new char[dsize];
248     double * rhs = new double [dsize];
[593]249
[1525]250     // Set the lb/ub on the duals
251     volprob.dsize = dsize;
252     volprob.psize = psize;
253     volprob.dual_lb.allocate(dsize);
254     volprob.dual_ub.allocate(dsize);
255     int i;
256     const double * rowLower = model->rowLower();
257     const double * rowUpper = model->rowUpper();
258     for (i = 0; i < dsize; ++i) {
259          double range;
260          convertBoundToSense(rowLower[i], rowUpper[i],
261                              sense[i], rhs[i], range);
262          switch (sense[i]) {
263          case 'E':
264               volprob.dual_lb[i] = -1.0e31;
265               volprob.dual_ub[i] = 1.0e31;
266               break;
267          case 'L':
268               volprob.dual_lb[i] = -1.0e31;
269               volprob.dual_ub[i] = 0.0;
270               break;
271          case 'G':
272               volprob.dual_lb[i] = 0.0;
273               volprob.dual_ub[i] = 1.0e31;
274               break;
275          default:
276               printf("Volume Algorithm can't work if there is a non ELG row\n");
277               return 1;
278          }
[593]279     }
[1525]280     // Check bounds
281     double * saveLower = model->columnLower();
282     double * saveUpper = model->columnUpper();
283     bool good = true;
284     for (i = 0; i < psize; i++) {
285          if (saveLower[i] < -1.0e20 || saveUpper[i] > 1.0e20) {
286               good = false;
287               break;
288          }
[593]289     }
[1525]290     if (!good) {
291          saveLower = CoinCopyOfArray(model->columnLower(), psize);
292          saveUpper = CoinCopyOfArray(model->columnUpper(), psize);
293          for (i = 0; i < psize; i++) {
294               if (saveLower[i] < -1.0e20)
295                    saveLower[i] = -1.0e20;
296               if(saveUpper[i] > 1.0e20)
297                    saveUpper[i] = 1.0e20;
298          }
299     }
300     lpHook myHook(saveLower, saveUpper,
301                   model->objective(),
302                   rhs, sense, *mat);
[593]303
[1525]304     volprob.solve(myHook, false /* no warmstart */);
[593]305
[1525]306     if (saveLower != model->columnLower()) {
307          delete [] saveLower;
308          delete [] saveUpper;
309     }
310     //------------- extract the solution ---------------------------
[593]311
[1525]312     //printf("Best lagrangean value: %f\n", volprob.value);
[593]313
[1525]314     double avg = 0;
315     for (i = 0; i < dsize; ++i) {
316          switch (sense[i]) {
317          case 'E':
318               avg += CoinAbs(volprob.viol[i]);
319               break;
320          case 'L':
321               if (volprob.viol[i] < 0)
322                    avg +=  (-volprob.viol[i]);
323               break;
324          case 'G':
325               if (volprob.viol[i] > 0)
326                    avg +=  volprob.viol[i];
327               break;
328          }
329     }
[593]330
[1525]331     //printf("Average primal constraint violation: %f\n", avg/dsize);
332
333     // volprob.dsol contains the dual solution (dual feasible)
334     // volprob.psol contains the primal solution
335     //              (NOT necessarily primal feasible)
336     CoinMemcpyN(volprob.dsol.v, dsize, model->dualRowSolution());
337     CoinMemcpyN(volprob.psol.v, psize, model->primalColumnSolution());
338     return 0;
[593]339}
340#endif
[650]341static ClpInterior * currentModel2 = NULL;
342#endif
[593]343//#############################################################################
[225]344// Allow for interrupts
[244]345// But is this threadsafe ? (so switched off by option)
346
347#include "CoinSignal.hpp"
[225]348static ClpSimplex * currentModel = NULL;
[1878]349#ifdef ABC_INHERIT
350static AbcSimplex * currentAbcModel = NULL;
351#endif
[246]352
353extern "C" {
[1525]354     static void
[1237]355#if defined(_MSC_VER)
[1525]356     __cdecl
[1237]357#endif // _MSC_VER
[1525]358     signal_handler(int /*whichSignal*/)
359     {
360          if (currentModel != NULL)
361               currentModel->setMaximumIterations(0); // stop at next iterations
[1878]362#ifdef ABC_INHERIT
363          if (currentAbcModel != NULL)
364               currentAbcModel->setMaximumIterations(0); // stop at next iterations
365#endif
[650]366#ifndef SLIM_CLP
[1525]367          if (currentModel2 != NULL)
368               currentModel2->setMaximumBarrierIterations(0); // stop at next iterations
[650]369#endif
[1525]370          return;
371     }
[225]372}
[1878]373#if ABC_INSTRUMENT>1
374int abcPricing[20];
375int abcPricingDense[20];
376static int trueNumberRows;
377static int numberTypes;
378#define MAX_TYPES 25
379#define MAX_COUNT 20
380#define MAX_FRACTION 101
381static char * types[MAX_TYPES];
382static double counts[MAX_TYPES][MAX_COUNT];
383static double countsFraction[MAX_TYPES][MAX_FRACTION];
384static double * currentCounts;
385static double * currentCountsFraction;
386static int currentType;
387static double workMultiplier[MAX_TYPES];
388static double work[MAX_TYPES];
389static double currentWork;
390static double otherWork[MAX_TYPES];
391static int timesCalled[MAX_TYPES];
392static int timesStarted[MAX_TYPES];
393static int fractionDivider;
394void instrument_initialize(int numberRows)
395{
396  trueNumberRows=numberRows;
397  numberTypes=0;
398  memset(counts,0,sizeof(counts));
399  currentCounts=NULL;
400  memset(countsFraction,0,sizeof(countsFraction));
401  currentCountsFraction=NULL;
402  memset(workMultiplier,0,sizeof(workMultiplier));
403  memset(work,0,sizeof(work));
404  memset(otherWork,0,sizeof(otherWork));
405  memset(timesCalled,0,sizeof(timesCalled));
406  memset(timesStarted,0,sizeof(timesStarted));
407  currentType=-1;
408  fractionDivider=(numberRows+MAX_FRACTION-2)/(MAX_FRACTION-1);
409}
410void instrument_start(const char * type,int numberRowsEtc)
411{
412  if (currentType>=0)
413    instrument_end();
414  currentType=-1;
415  currentWork=0.0;
416  for (int i=0;i<numberTypes;i++) {
417    if (!strcmp(types[i],type)) {
418      currentType=i;
419      break;
420    }
421  }
422  if (currentType==-1) {
423    assert (numberTypes<MAX_TYPES);
424    currentType=numberTypes;
425    types[numberTypes++]=strdup(type);
426  }
427  currentCounts = &counts[currentType][0];
428  currentCountsFraction = &countsFraction[currentType][0];
429  timesStarted[currentType]++;
430  assert (trueNumberRows);
431  workMultiplier[currentType]+=static_cast<double>(numberRowsEtc)/static_cast<double>(trueNumberRows);
432}
433void instrument_add(int count)
434{
435  assert (currentType>=0);
436  currentWork+=count;
437  timesCalled[currentType]++;
438  if (count<MAX_COUNT-1)
439    currentCounts[count]++;
440  else
441    currentCounts[MAX_COUNT-1]++;
442  assert(count/fractionDivider>=0&&count/fractionDivider<MAX_FRACTION);
443  currentCountsFraction[count/fractionDivider]++;
444}
445void instrument_do(const char * type,double count)
446{
447  int iType=-1;
448  for (int i=0;i<numberTypes;i++) {
449    if (!strcmp(types[i],type)) {
450      iType=i;
451      break;
452    }
453  }
454  if (iType==-1) {
455    assert (numberTypes<MAX_TYPES);
456    iType=numberTypes;
457    types[numberTypes++]=strdup(type);
458  }
459  timesStarted[iType]++;
460  otherWork[iType]+=count;
461}
462void instrument_end()
463{
464  work[currentType]+=currentWork;
465  currentType=-1;
466}
467void instrument_end_and_adjust(double factor)
468{
469  work[currentType]+=currentWork*factor;
470  currentType=-1;
471}
472void instrument_print()
473{
474  for (int iType=0;iType<numberTypes;iType++) {
475    currentCounts = &counts[iType][0];
476    currentCountsFraction = &countsFraction[iType][0];
477    if (!otherWork[iType]) {
478      printf("%s started %d times, used %d times, work %g (average length %.1f) multiplier %g\n",
479             types[iType],timesStarted[iType],timesCalled[iType],
480             work[iType],work[iType]/(timesCalled[iType]+1.0e-100),workMultiplier[iType]/(timesStarted[iType]+1.0e-100));
481      int n=0;
482      for (int i=0;i<MAX_COUNT-1;i++) {
483        if (currentCounts[i]) {
484          if (n==5) {
485            n=0;
486            printf("\n");
487          }
488          n++;
489          printf("(%d els,%.0f times) ",i,currentCounts[i]);
490        }
491      }
492      if (currentCounts[MAX_COUNT-1]) {
493        if (n==5) {
494          n=0;
495          printf("\n");
496        }
497        n++;
498        printf("(>=%d els,%.0f times) ",MAX_COUNT-1,currentCounts[MAX_COUNT-1]);
499      }
500      printf("\n");
501      int largestFraction;
502      int nBig=0;
503      for (largestFraction=MAX_FRACTION-1;largestFraction>=10;largestFraction--) {
504        double count = currentCountsFraction[largestFraction];
505        if (count&&largestFraction>10)
506          nBig++;
507        if (nBig>4)
508          break;
509      }
510      int chunk=(largestFraction+5)/10;
511      int lo=0;
512      for (int iChunk=0;iChunk<largestFraction;iChunk+=chunk) {
513        int hi=CoinMin(lo+chunk*fractionDivider,trueNumberRows);
514        double sum=0.0;
515        for (int i=iChunk;i<CoinMin(iChunk+chunk,MAX_FRACTION);i++)
516          sum += currentCountsFraction[i];
517        if (sum)
518          printf("(%d-%d %.0f) ",lo,hi,sum);
519        lo=hi;
520      }
521      for (int i=lo/fractionDivider;i<MAX_FRACTION;i++) {
522        if (currentCountsFraction[i])
523          printf("(%d %.0f) ",i*fractionDivider,currentCountsFraction[i]);
524      }
525      printf("\n");
526    } else {
527      printf("%s started %d times, used %d times, work %g multiplier %g other work %g\n",
528             types[iType],timesStarted[iType],timesCalled[iType],
529             work[iType],workMultiplier[iType],otherWork[iType]);
530    }
531    free(types[iType]);
532  }
533}
534#endif
535#if ABC_PARALLEL==2
536#ifndef FAKE_CILK
537int number_cilk_workers=0;
538#include <cilk/cilk_api.h>
539#endif
540#endif
541#ifdef ABC_INHERIT
542void 
543ClpSimplex::dealWithAbc(int solveType, int startUp,
544                        bool interrupt)
545{
546  if (!this->abcState()) {
547    if (!solveType)
548      this->dual(0);
549    else
550      this->primal(startUp);
551  } else {
552    AbcSimplex * abcModel2=new AbcSimplex(*this);
553    if (interrupt)
554      currentAbcModel = abcModel2;
555    //if (abcSimplex_) {
556    // move factorization stuff
557    abcModel2->factorization()->synchronize(this->factorization(),abcModel2);
558    //}
559    //abcModel2->startPermanentArrays();
560    int crashState=abcModel2->abcState()&(256+512+1024);
561    abcModel2->setAbcState(CLP_ABC_WANTED|crashState);
562    int ifValuesPass=startUp;
563    // temp
564    if (fabs(this->primalTolerance()-1.001e-6)<0.999e-9) {
565      int type=1;
566      double diff=this->primalTolerance()-1.001e-6;
567      printf("Diff %g\n",diff);
568      if (fabs(diff-1.0e-10)<1.0e-13)
569        type=2;
570      else if (fabs(diff-1.0e-11)<1.0e-13)
571        type=3;
572#if 0
573      ClpSimplex * thisModel = static_cast<ClpSimplexOther *> (this)->dualOfModel(1.0,1.0);
574      if (thisModel) {
575        printf("Dual of model has %d rows and %d columns\n",
576               thisModel->numberRows(), thisModel->numberColumns());
577        thisModel->setOptimizationDirection(1.0);
578        Idiot info(*thisModel);
579        info.setStrategy(512 | info.getStrategy());
580        // Allow for scaling
581        info.setStrategy(32 | info.getStrategy());
582        info.setStartingWeight(1.0e3);
583        info.setReduceIterations(6);
584        info.crash(50, this->messageHandler(), this->messagesPointer(),false);
585        // make sure later that primal solution in correct place
586        // and has correct sign
587        abcModel2->setupDualValuesPass(thisModel->primalColumnSolution(),
588                                       thisModel->dualRowSolution(),type);
589        //thisModel->dual();
590        delete thisModel;
591      }
592#else
593      if (!solveType) {
594        this->dual(0);
595        abcModel2->setupDualValuesPass(this->dualRowSolution(),
596                                       this->primalColumnSolution(),type);
597      } else {
598        ifValuesPass=1;
599        abcModel2->setStateOfProblem(abcModel2->stateOfProblem() | VALUES_PASS);
600        Idiot info(*abcModel2);
601        info.setStrategy(512 | info.getStrategy());
602        // Allow for scaling
603        info.setStrategy(32 | info.getStrategy());
604        info.setStartingWeight(1.0e3);
605        info.setReduceIterations(6);
606        info.crash(200, abcModel2->messageHandler(), abcModel2->messagesPointer(),false);
607        //memcpy(abcModel2->primalColumnSolution(),this->primalColumnSolution(),
608        //     this->numberColumns()*sizeof(double));
609      }
610#endif
611    }
612    char line[200];
613#if ABC_PARALLEL
614#if ABC_PARALLEL==2
615#ifndef FAKE_CILK
616    if (!number_cilk_workers) {
617      number_cilk_workers=__cilkrts_get_nworkers();
618      sprintf(line,"%d cilk workers",number_cilk_workers);
619      handler_->message(CLP_GENERAL, messages_)
620        << line
621        << CoinMessageEol;
622    }
623#endif
624#endif
625    int numberCpu=this->abcState()&15;
626    if (numberCpu==9) {
627      numberCpu=1;
628#if ABC_PARALLEL==2
629#ifndef FAKE_CILK
630      if (number_cilk_workers>1)
631      numberCpu=CoinMin(2*number_cilk_workers,8);
632#endif
633#endif
634    } else if (numberCpu==10) {
635      // maximum
636      numberCpu=4;
637    } else if (numberCpu==10) {
638      // decide
639      if (abcModel2->getNumElements()<5000)
640        numberCpu=1;
641#if ABC_PARALLEL==2
642#ifndef FAKE_CILK
643      else if (number_cilk_workers>1)
644        numberCpu=CoinMin(2*number_cilk_workers,8);
645#endif
646#endif
647      else
648        numberCpu=1;
649    } else {
650#if ABC_PARALLEL==2
651#if 0 //ndef FAKE_CILK
652      char temp[3];
653      sprintf(temp,"%d",numberCpu);
654      __cilkrts_set_param("nworkers",temp);
655#endif
656#endif
657    }
658    abcModel2->setParallelMode(numberCpu-1);
659#endif
660    //if (abcState()==3||abcState()==4) {
661    //abcModel2->setMoreSpecialOptions((65536*2)|abcModel2->moreSpecialOptions());
662    //}
663    //if (processTune>0&&processTune<8)
664    //abcModel2->setMoreSpecialOptions(abcModel2->moreSpecialOptions()|65536*processTune);
665#if ABC_INSTRUMENT
666    double startTimeCpu=CoinCpuTime();
667    double startTimeElapsed=CoinGetTimeOfDay();
668#if ABC_INSTRUMENT>1
669    memset(abcPricing,0,sizeof(abcPricing));
670    memset(abcPricingDense,0,sizeof(abcPricing));
671    instrument_initialize(abcModel2->numberRows());
672#endif
673#endif
674    if (!solveType)
675      abcModel2->ClpSimplex::doAbcDual();
676    else
677      abcModel2->ClpSimplex::doAbcPrimal(ifValuesPass);
678#if ABC_INSTRUMENT
679    double timeCpu=CoinCpuTime()-startTimeCpu;
680    double timeElapsed=CoinGetTimeOfDay()-startTimeElapsed;
681    sprintf(line,"Cpu time for %s (%d rows, %d columns %d elements) %g elapsed %g ratio %g - %d iterations",
682            this->problemName().c_str(),this->numberRows(),this->numberColumns(),
683            this->getNumElements(),
684            timeCpu,timeElapsed,timeElapsed ? timeCpu/timeElapsed : 1.0,abcModel2->numberIterations());
685    handler_->message(CLP_GENERAL, messages_)
686      << line
687      << CoinMessageEol;
688#if ABC_INSTRUMENT>1
689    {
690      int n;
691      n=0;
692      for (int i=0;i<20;i++) 
693        n+= abcPricing[i];
694      printf("CCSparse pricing done %d times",n);
695      int n2=0;
696      for (int i=0;i<20;i++) 
697        n2+= abcPricingDense[i];
698      if (n2) 
699        printf(" and dense pricing done %d times\n",n2);
700      else
701        printf("\n");
702      n=0;
703      printf ("CCS");
704      for (int i=0;i<19;i++) {
705        if (abcPricing[i]) {
706          if (n==5) {
707            n=0;
708            printf("\nCCS");
709          }
710          n++;
711          printf("(%d els,%d times) ",i,abcPricing[i]);
712        }
713      }
714      if (abcPricing[19]) {
715        if (n==5) {
716          n=0;
717          printf("\nCCS");
718        }
719        n++;
720        printf("(>=19 els,%d times) ",abcPricing[19]);
721      }
722      if (n2) {
723        printf ("CCD");
724        for (int i=0;i<19;i++) {
725          if (abcPricingDense[i]) {
726            if (n==5) {
727              n=0;
728              printf("\nCCD");
729            }
730            n++;
731            int k1=(numberRows_/16)*i;;
732            int k2=CoinMin(numberRows_,k1+(numberRows_/16)-1);
733            printf("(%d-%d els,%d times) ",k1,k2,abcPricingDense[i]);
734          }
735        }
736      }
737      printf("\n");
738    }
739    instrument_print();
740#endif
741#endif
742    abcModel2->moveStatusToClp(this);
743    //ClpModel::stopPermanentArrays();
744    this->setSpecialOptions(this->specialOptions()&~65536);
745#if 0
746    this->writeBasis("a.bas",true);
747    for (int i=0;i<this->numberRows();i++)
748      printf("%d %g\n",i,this->dualRowSolution()[i]);
749    this->dual();
750    this->writeBasis("b.bas",true);
751    for (int i=0;i<this->numberRows();i++)
752      printf("%d %g\n",i,this->dualRowSolution()[i]);
753#endif
754    // switch off initialSolve flag
755    moreSpecialOptions_ &= ~16384;
756    //this->setNumberIterations(abcModel2->numberIterations()+this->numberIterations());
757    delete abcModel2;
758  }
759}
760#endif
[225]761/** General solve algorithm which can do presolve
762    special options (bits)
763    1 - do not perturb
764    2 - do not scale
765    4 - use crash (default allslack in dual, idiot in primal)
766    8 - all slack basis in primal
767    16 - switch off interrupt handling
768    32 - do not try and make plus minus one matrix
[480]769    64 - do not use sprint even if problem looks good
[225]770 */
[1525]771int
[225]772ClpSimplex::initialSolve(ClpSolve & options)
773{
[1525]774     ClpSolve::SolveType method = options.getSolveType();
775     //ClpSolve::SolveType originalMethod=method;
776     ClpSolve::PresolveType presolve = options.getPresolveType();
777     int saveMaxIterations = maximumIterations();
778     int finalStatus = -1;
779     int numberIterations = 0;
780     double time1 = CoinCpuTime();
781     double timeX = time1;
782     double time2;
783     ClpMatrixBase * saveMatrix = NULL;
784     ClpObjective * savedObjective = NULL;
785     if (!objective_ || !matrix_) {
786          // totally empty
787          handler_->message(CLP_EMPTY_PROBLEM, messages_)
788                    << 0
789                    << 0
790                    << 0
791                    << CoinMessageEol;
792          return -1;
793     } else if (!numberRows_ || !numberColumns_ || !getNumElements()) {
794          presolve = ClpSolve::presolveOff;
795     }
796     if (objective_->type() >= 2 && optimizationDirection_ == 0) {
797          // pretend linear
798          savedObjective = objective_;
799          // make up objective
800          double * obj = new double[numberColumns_];
801          for (int i = 0; i < numberColumns_; i++) {
802               double l = fabs(columnLower_[i]);
803               double u = fabs(columnUpper_[i]);
804               obj[i] = 0.0;
805               if (CoinMin(l, u) < 1.0e20) {
806                    if (l < u)
807                         obj[i] = 1.0 + randomNumberGenerator_.randomDouble() * 1.0e-2;
808                    else
809                         obj[i] = -1.0 - randomNumberGenerator_.randomDouble() * 1.0e-2;
810               }
811          }
812          objective_ = new ClpLinearObjective(obj, numberColumns_);
813          delete [] obj;
814     }
815     ClpSimplex * model2 = this;
816     bool interrupt = (options.getSpecialOption(2) == 0);
817     CoinSighandler_t saveSignal = static_cast<CoinSighandler_t> (0);
818     if (interrupt) {
819          currentModel = model2;
820          // register signal handler
821          saveSignal = signal(SIGINT, signal_handler);
822     }
823     // If no status array - set up basis
824     if (!status_)
825          allSlackBasis();
[1650]826     ClpPresolve * pinfo = new ClpPresolve();
827     pinfo->setSubstitution(options.substitution());
[1525]828     int presolveOptions = options.presolveActions();
829     bool presolveToFile = (presolveOptions & 0x40000000) != 0;
830     presolveOptions &= ~0x40000000;
831     if ((presolveOptions & 0xffff) != 0)
[1650]832          pinfo->setPresolveActions(presolveOptions);
[1525]833     // switch off singletons to slacks
[1650]834     //pinfo->setDoSingletonColumn(false); // done by bits
[1525]835     int printOptions = options.getSpecialOption(5);
836     if ((printOptions & 1) != 0)
[1650]837          pinfo->statistics();
[1525]838     double timePresolve = 0.0;
839     double timeIdiot = 0.0;
840     double timeCore = 0.0;
[1610]841     eventHandler()->event(ClpEventHandler::presolveStart);
[1525]842     int savePerturbation = perturbation_;
843     int saveScaling = scalingFlag_;
[650]844#ifndef SLIM_CLP
[338]845#ifndef NO_RTTI
[1525]846     if (dynamic_cast< ClpNetworkMatrix*>(matrix_)) {
847          // network - switch off stuff
848          presolve = ClpSolve::presolveOff;
849     }
[338]850#else
[1525]851     if (matrix_->type() == 11) {
852          // network - switch off stuff
853          presolve = ClpSolve::presolveOff;
854     }
[338]855#endif
[650]856#endif
[1525]857     if (presolve != ClpSolve::presolveOff) {
858          bool costedSlacks = false;
[1878]859#ifdef ABC_INHERIT
860          int numberPasses = 20;
861#else
[1525]862          int numberPasses = 5;
[1878]863#endif
[1525]864          if (presolve == ClpSolve::presolveNumber) {
865               numberPasses = options.getPresolvePasses();
866               presolve = ClpSolve::presolveOn;
867          } else if (presolve == ClpSolve::presolveNumberCost) {
868               numberPasses = options.getPresolvePasses();
869               presolve = ClpSolve::presolveOn;
870               costedSlacks = true;
871               // switch on singletons to slacks
[1650]872               pinfo->setDoSingletonColumn(true);
[1525]873               // gub stuff for testing
[1650]874               //pinfo->setDoGubrow(true);
[1525]875          }
[1197]876#ifndef CLP_NO_STD
[1525]877          if (presolveToFile) {
878               // PreSolve to file - not fully tested
879               printf("Presolving to file - presolve.save\n");
[1650]880               pinfo->presolvedModelToFile(*this, "presolve.save", dblParam_[ClpPresolveTolerance],
[1525]881                                          false, numberPasses);
882               model2 = this;
883          } else {
[1197]884#endif
[1650]885               model2 = pinfo->presolvedModel(*this, dblParam_[ClpPresolveTolerance],
[1525]886                                             false, numberPasses, true, costedSlacks);
[1197]887#ifndef CLP_NO_STD
[1525]888          }
[1197]889#endif
[1525]890          time2 = CoinCpuTime();
891          timePresolve = time2 - timeX;
892          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
893                    << "Presolve" << timePresolve << time2 - time1
894                    << CoinMessageEol;
895          timeX = time2;
896          if (!model2) {
897               handler_->message(CLP_INFEASIBLE, messages_)
898                         << CoinMessageEol;
899               model2 = this;
[1611]900               eventHandler()->event(ClpEventHandler::presolveInfeasible);
[1699]901               problemStatus_ = pinfo->presolveStatus(); 
[1525]902               if (options.infeasibleReturn() || (moreSpecialOptions_ & 1) != 0) {
[1650]903                 delete pinfo;
[1525]904                    return -1;
905               }
906               presolve = ClpSolve::presolveOff;
[1610]907          } else {
[1878]908#if 0 //def ABC_INHERIT
909            {
910              AbcSimplex * abcModel2=new AbcSimplex(*model2);
911              delete model2;
912              model2=abcModel2;
913              pinfo->setPresolvedModel(model2);
914            }
915#else
916            //ClpModel::stopPermanentArrays();
917            //setSpecialOptions(specialOptions()&~65536);
918#endif
[1610]919              model2->eventHandler()->setSimplex(model2);
920              int rcode=model2->eventHandler()->event(ClpEventHandler::presolveSize);
921              // see if too big or small
922              if (rcode==2) {
923                  delete model2;
[1650]924                 delete pinfo;
[1610]925                  return -2;
926              } else if (rcode==3) {
927                  delete model2;
[1650]928                 delete pinfo;
[1610]929                  return -3;
930              }
[1525]931          }
[1650]932          model2->setMoreSpecialOptions(model2->moreSpecialOptions()&(~1024));
[1610]933          model2->eventHandler()->setSimplex(model2);
[1525]934          // We may be better off using original (but if dual leave because of bounds)
935          if (presolve != ClpSolve::presolveOff &&
936                    numberRows_ < 1.01 * model2->numberRows_ && numberColumns_ < 1.01 * model2->numberColumns_
937                    && model2 != this) {
938               if(method != ClpSolve::useDual ||
939                         (numberRows_ == model2->numberRows_ && numberColumns_ == model2->numberColumns_)) {
940                    delete model2;
941                    model2 = this;
942                    presolve = ClpSolve::presolveOff;
943               }
944          }
945     }
946     if (interrupt)
947          currentModel = model2;
948     // For below >0 overrides
949     // 0 means no, -1 means maybe
950     int doIdiot = 0;
951     int doCrash = 0;
952     int doSprint = 0;
953     int doSlp = 0;
954     int primalStartup = 1;
[1610]955     model2->eventHandler()->event(ClpEventHandler::presolveBeforeSolve);
[1525]956     bool tryItSave = false;
957     // switch to primal from automatic if just one cost entry
958     if (method == ClpSolve::automatic && model2->numberColumns() > 5000 &&
959               (specialOptions_ & 1024) != 0) {
960          int numberColumns = model2->numberColumns();
961          int numberRows = model2->numberRows();
962          const double * obj = model2->objective();
963          int nNon = 0;
964          for (int i = 0; i < numberColumns; i++) {
965               if (obj[i])
966                    nNon++;
967          }
968          if (nNon == 1) {
[1197]969#ifdef COIN_DEVELOP
[1525]970               printf("Forcing primal\n");
[1197]971#endif
[1525]972               method = ClpSolve::usePrimal;
973               tryItSave = numberRows > 200 && numberColumns > 2000 &&
974                           (numberColumns > 2 * numberRows || (specialOptions_ & 1024) != 0);
975          }
976     }
977     if (method != ClpSolve::useDual && method != ClpSolve::useBarrier
978               && method != ClpSolve::useBarrierNoCross) {
979          switch (options.getSpecialOption(1)) {
980          case 0:
981               doIdiot = -1;
982               doCrash = -1;
983               doSprint = -1;
984               break;
985          case 1:
986               doIdiot = 0;
987               doCrash = 1;
988               if (options.getExtraInfo(1) > 0)
989                    doCrash = options.getExtraInfo(1);
990               doSprint = 0;
991               break;
992          case 2:
993               doIdiot = 1;
994               if (options.getExtraInfo(1) > 0)
995                    doIdiot = options.getExtraInfo(1);
996               doCrash = 0;
997               doSprint = 0;
998               break;
999          case 3:
1000               doIdiot = 0;
1001               doCrash = 0;
1002               doSprint = 1;
1003               break;
1004          case 4:
1005               doIdiot = 0;
1006               doCrash = 0;
1007               doSprint = 0;
1008               break;
1009          case 5:
1010               doIdiot = 0;
1011               doCrash = -1;
1012               doSprint = -1;
1013               break;
1014          case 6:
1015               doIdiot = -1;
1016               doCrash = -1;
1017               doSprint = 0;
1018               break;
1019          case 7:
1020               doIdiot = -1;
1021               doCrash = 0;
1022               doSprint = -1;
1023               break;
1024          case 8:
1025               doIdiot = -1;
1026               doCrash = 0;
1027               doSprint = 0;
1028               break;
1029          case 9:
1030               doIdiot = 0;
1031               doCrash = 0;
1032               doSprint = -1;
1033               break;
1034          case 10:
1035               doIdiot = 0;
1036               doCrash = 0;
1037               doSprint = 0;
1038               if (options.getExtraInfo(1) > 0)
1039                    doSlp = options.getExtraInfo(1);
1040               break;
1041          case 11:
1042               doIdiot = 0;
1043               doCrash = 0;
1044               doSprint = 0;
1045               primalStartup = 0;
1046               break;
1047          default:
1048               abort();
1049          }
1050     } else {
1051          // Dual
1052          switch (options.getSpecialOption(0)) {
1053          case 0:
1054               doIdiot = 0;
1055               doCrash = 0;
1056               doSprint = 0;
1057               break;
1058          case 1:
1059               doIdiot = 0;
1060               doCrash = 1;
1061               if (options.getExtraInfo(0) > 0)
1062                    doCrash = options.getExtraInfo(0);
1063               doSprint = 0;
1064               break;
1065          case 2:
1066               doIdiot = -1;
1067               if (options.getExtraInfo(0) > 0)
1068                    doIdiot = options.getExtraInfo(0);
1069               doCrash = 0;
1070               doSprint = 0;
1071               break;
1072          default:
1073               abort();
1074          }
1075     }
[716]1076#ifndef NO_RTTI
[1525]1077     ClpQuadraticObjective * quadraticObj = (dynamic_cast< ClpQuadraticObjective*>(objectiveAsObject()));
[716]1078#else
[1525]1079     ClpQuadraticObjective * quadraticObj = NULL;
1080     if (objective_->type() == 2)
1081          quadraticObj = (static_cast< ClpQuadraticObjective*>(objective_));
[716]1082#endif
[1525]1083     // If quadratic then primal or barrier or slp
1084     if (quadraticObj) {
1085          doSprint = 0;
1086          doIdiot = 0;
1087          // off
1088          if (method == ClpSolve::useBarrier)
1089               method = ClpSolve::useBarrierNoCross;
1090          else if (method != ClpSolve::useBarrierNoCross)
1091               method = ClpSolve::usePrimal;
1092     }
[595]1093#ifdef COIN_HAS_VOL
[1525]1094     // Save number of idiot
1095     int saveDoIdiot = doIdiot;
[595]1096#endif
[1525]1097     // Just do this number of passes in Sprint
1098     int maxSprintPass = 100;
1099     // See if worth trying +- one matrix
1100     bool plusMinus = false;
1101     int numberElements = model2->getNumElements();
[650]1102#ifndef SLIM_CLP
[338]1103#ifndef NO_RTTI
[1525]1104     if (dynamic_cast< ClpNetworkMatrix*>(matrix_)) {
1105          // network - switch off stuff
1106          doIdiot = 0;
1107          if (doSprint < 0)
1108               doSprint = 0;
1109     }
[338]1110#else
[1525]1111     if (matrix_->type() == 11) {
1112          // network - switch off stuff
1113          doIdiot = 0;
1114          //doSprint=0;
1115     }
[338]1116#endif
[650]1117#endif
[1525]1118     int numberColumns = model2->numberColumns();
1119     int numberRows = model2->numberRows();
1120     // If not all slack basis - switch off all except sprint
1121     int numberRowsBasic = 0;
1122     int iRow;
1123     for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++)
1124          if (model2->getRowStatus(iRow) == basic)
1125               numberRowsBasic++;
1126     if (numberRowsBasic < numberRows) {
1127          doIdiot = 0;
1128          doCrash = 0;
1129          //doSprint=0;
1130     }
1131     if (options.getSpecialOption(3) == 0) {
1132          if(numberElements > 100000)
1133               plusMinus = true;
1134          if(numberElements > 10000 && (doIdiot || doSprint))
1135               plusMinus = true;
1136     } else if ((specialOptions_ & 1024) != 0) {
1137          plusMinus = true;
1138     }
[650]1139#ifndef SLIM_CLP
[1525]1140     // Statistics (+1,-1, other) - used to decide on strategy if not +-1
1141     CoinBigIndex statistics[3] = { -1, 0, 0};
1142     if (plusMinus) {
1143          saveMatrix = model2->clpMatrix();
[338]1144#ifndef NO_RTTI
[1525]1145          ClpPackedMatrix* clpMatrix =
1146               dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(saveMatrix);
[338]1147#else
[1525]1148          ClpPackedMatrix* clpMatrix = NULL;
1149          if (saveMatrix->type() == 1)
1150               clpMatrix =
1151                    static_cast< ClpPackedMatrix*>(saveMatrix);
[338]1152#endif
[1525]1153          if (clpMatrix) {
1154               ClpPlusMinusOneMatrix * newMatrix = new ClpPlusMinusOneMatrix(*(clpMatrix->matrix()));
1155               if (newMatrix->getIndices()) {
[1655]1156                  // CHECKME This test of specialOptions and the one above
1157                  // don't seem compatible.
[1878]1158#ifndef ABC_INHERIT
[1525]1159                    if ((specialOptions_ & 1024) == 0) {
1160                         model2->replaceMatrix(newMatrix);
1161                    } else {
[1878]1162#endif
1163                         // in integer (or abc) - just use for sprint/idiot
[1525]1164                         saveMatrix = NULL;
1165                         delete newMatrix;
[1878]1166#ifndef ABC_INHERIT
[1525]1167                    }
[1878]1168#endif
[1525]1169               } else {
1170                    handler_->message(CLP_MATRIX_CHANGE, messages_)
1171                              << "+- 1"
1172                              << CoinMessageEol;
1173                    CoinMemcpyN(newMatrix->startPositive(), 3, statistics);
1174                    saveMatrix = NULL;
1175                    plusMinus = false;
1176                    delete newMatrix;
1177               }
1178          } else {
1179               saveMatrix = NULL;
1180               plusMinus = false;
1181          }
1182     }
[650]1183#endif
[1525]1184     if (this->factorizationFrequency() == 200) {
1185          // User did not touch preset
1186          model2->defaultFactorizationFrequency();
1187     } else if (model2 != this) {
1188          // make sure model2 has correct value
1189          model2->setFactorizationFrequency(this->factorizationFrequency());
1190     }
1191     if (method == ClpSolve::automatic) {
1192          if (doSprint == 0 && doIdiot == 0) {
1193               // off
1194               method = ClpSolve::useDual;
1195          } else {
1196               // only do primal if sprint or idiot
1197               if (doSprint > 0) {
1198                    method = ClpSolve::usePrimalorSprint;
1199               } else if (doIdiot > 0) {
1200                    method = ClpSolve::usePrimal;
1201               } else {
1202                    if (numberElements < 500000) {
1203                         // Small problem
1204                         if(numberRows * 10 > numberColumns || numberColumns < 6000
1205                                   || (numberRows * 20 > numberColumns && !plusMinus))
1206                              doSprint = 0; // switch off sprint
1207                    } else {
1208                         // larger problem
1209                         if(numberRows * 8 > numberColumns)
1210                              doSprint = 0; // switch off sprint
1211                    }
[1878]1212                    // switch off idiot or sprint if any free variable
1213                    // switch off sprint if very few with costs
[1525]1214                    int iColumn;
[1878]1215                    const double * columnLower = model2->columnLower();
1216                    const double * columnUpper = model2->columnUpper();
1217                    const double * objective = model2->objective();
1218                    int nObj=0;
[1525]1219                    for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
1220                         if (columnLower[iColumn] < -1.0e10 && columnUpper[iColumn] > 1.0e10) {
[1878]1221                              doSprint = 0;
[1525]1222                              doIdiot = 0;
1223                              break;
[1878]1224                         } else if (objective[iColumn]) {
1225                           nObj++;
[1525]1226                         }
1227                    }
[1878]1228                    if (nObj*10<numberColumns)
1229                      doSprint=0;
[1525]1230                    int nPasses = 0;
1231                    // look at rhs
1232                    int iRow;
1233                    double largest = 0.0;
1234                    double smallest = 1.0e30;
1235                    double largestGap = 0.0;
1236                    int numberNotE = 0;
1237                    bool notInteger = false;
1238                    for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
1239                         double value1 = model2->rowLower_[iRow];
1240                         if (value1 && value1 > -1.0e31) {
1241                              largest = CoinMax(largest, fabs(value1));
1242                              smallest = CoinMin(smallest, fabs(value1));
1243                              if (fabs(value1 - floor(value1 + 0.5)) > 1.0e-8) {
1244                                   notInteger = true;
1245                                   break;
1246                              }
1247                         }
1248                         double value2 = model2->rowUpper_[iRow];
1249                         if (value2 && value2 < 1.0e31) {
1250                              largest = CoinMax(largest, fabs(value2));
1251                              smallest = CoinMin(smallest, fabs(value2));
1252                              if (fabs(value2 - floor(value2 + 0.5)) > 1.0e-8) {
1253                                   notInteger = true;
1254                                   break;
1255                              }
1256                         }
[1655]1257                         // CHECKME This next bit can't be right...
[1525]1258                         if (value2 > value1) {
1259                              numberNotE++;
[1878]1260                              //if (value2 > 1.0e31 || value1 < -1.0e31)
1261                              //   largestGap = COIN_DBL_MAX;
1262                              //else
1263                              //   largestGap = value2 - value1;
[1525]1264                         }
1265                    }
1266                    bool tryIt = numberRows > 200 && numberColumns > 2000 &&
1267                                 (numberColumns > 2 * numberRows || (method != ClpSolve::useDual && (specialOptions_ & 1024) != 0));
1268                    tryItSave = tryIt;
1269                    if (numberRows < 1000 && numberColumns < 3000)
1270                         tryIt = false;
1271                    if (notInteger)
1272                         tryIt = false;
1273                    if (largest / smallest > 10 || (largest / smallest > 2.0 && largest > 50))
1274                         tryIt = false;
1275                    if (tryIt) {
1276                         if (largest / smallest > 2.0) {
1277                              nPasses = 10 + numberColumns / 100000;
1278                              nPasses = CoinMin(nPasses, 50);
1279                              nPasses = CoinMax(nPasses, 15);
1280                              if (numberRows > 20000 && nPasses > 5) {
1281                                   // Might as well go for it
1282                                   nPasses = CoinMax(nPasses, 71);
1283                              } else if (numberRows > 2000 && nPasses > 5) {
1284                                   nPasses = CoinMax(nPasses, 50);
1285                              } else if (numberElements < 3 * numberColumns) {
1286                                   nPasses = CoinMin(nPasses, 10); // probably not worh it
1287                              }
1288                         } else if (largest / smallest > 1.01 || numberElements <= 3 * numberColumns) {
1289                              nPasses = 10 + numberColumns / 1000;
1290                              nPasses = CoinMin(nPasses, 100);
1291                              nPasses = CoinMax(nPasses, 30);
1292                              if (numberRows > 25000) {
1293                                   // Might as well go for it
1294                                   nPasses = CoinMax(nPasses, 71);
1295                              }
1296                              if (!largestGap)
1297                                   nPasses *= 2;
1298                         } else {
1299                              nPasses = 10 + numberColumns / 1000;
1300                              nPasses = CoinMin(nPasses, 200);
1301                              nPasses = CoinMax(nPasses, 100);
1302                              if (!largestGap)
1303                                   nPasses *= 2;
1304                         }
1305                    }
1306                    //printf("%d rows %d cols plus %c tryIt %c largest %g smallest %g largestGap %g npasses %d sprint %c\n",
1307                    //     numberRows,numberColumns,plusMinus ? 'Y' : 'N',
1308                    //     tryIt ? 'Y' :'N',largest,smallest,largestGap,nPasses,doSprint ? 'Y' :'N');
1309                    //exit(0);
1310                    if (!tryIt || nPasses <= 5)
1311                         doIdiot = 0;
1312                    if (doSprint) {
1313                         method = ClpSolve::usePrimalorSprint;
1314                    } else if (doIdiot) {
1315                         method = ClpSolve::usePrimal;
1316                    } else {
1317                         method = ClpSolve::useDual;
1318                    }
1319               }
[682]1320          }
[1525]1321     }
1322     if (method == ClpSolve::usePrimalorSprint) {
1323          if (doSprint < 0) {
1324               if (numberElements < 500000) {
1325                    // Small problem
1326                    if(numberRows * 10 > numberColumns || numberColumns < 6000
1327                              || (numberRows * 20 > numberColumns && !plusMinus))
1328                         method = ClpSolve::usePrimal; // switch off sprint
1329               } else {
1330                    // larger problem
1331                    if(numberRows * 8 > numberColumns)
1332                         method = ClpSolve::usePrimal; // switch off sprint
1333                    // but make lightweight
1334                    if(numberRows * 10 > numberColumns || numberColumns < 6000
1335                              || (numberRows * 20 > numberColumns && !plusMinus))
1336                         maxSprintPass = 10;
1337               }
1338          } else if (doSprint == 0) {
1339               method = ClpSolve::usePrimal; // switch off sprint
[582]1340          }
[1525]1341     }
1342     if (method == ClpSolve::useDual) {
1343          double * saveLower = NULL;
1344          double * saveUpper = NULL;
1345          if (presolve == ClpSolve::presolveOn) {
1346               int numberInfeasibilities = model2->tightenPrimalBounds(0.0, 0);
1347               if (numberInfeasibilities) {
1348                    handler_->message(CLP_INFEASIBLE, messages_)
1349                              << CoinMessageEol;
1350                    delete model2;
1351                    model2 = this;
1352                    presolve = ClpSolve::presolveOff;
1353               }
1354          } else if (numberRows_ + numberColumns_ > 5000) {
1355               // do anyway
1356               saveLower = new double[numberRows_+numberColumns_];
1357               CoinMemcpyN(model2->columnLower(), numberColumns_, saveLower);
1358               CoinMemcpyN(model2->rowLower(), numberRows_, saveLower + numberColumns_);
1359               saveUpper = new double[numberRows_+numberColumns_];
1360               CoinMemcpyN(model2->columnUpper(), numberColumns_, saveUpper);
1361               CoinMemcpyN(model2->rowUpper(), numberRows_, saveUpper + numberColumns_);
1362               int numberInfeasibilities = model2->tightenPrimalBounds();
1363               if (numberInfeasibilities) {
1364                    handler_->message(CLP_INFEASIBLE, messages_)
1365                              << CoinMessageEol;
1366                    CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns_, model2->columnLower());
1367                    CoinMemcpyN(saveLower + numberColumns_, numberRows_, model2->rowLower());
1368                    delete [] saveLower;
1369                    saveLower = NULL;
1370                    CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns_, model2->columnUpper());
1371                    CoinMemcpyN(saveUpper + numberColumns_, numberRows_, model2->rowUpper());
1372                    delete [] saveUpper;
1373                    saveUpper = NULL;
1374               }
[582]1375          }
[593]1376#ifndef COIN_HAS_VOL
[1525]1377          // switch off idiot and volume for now
1378          doIdiot = 0;
[593]1379#endif
[1525]1380          // pick up number passes
1381          int nPasses = 0;
1382          int numberNotE = 0;
[650]1383#ifndef SLIM_CLP
[1525]1384          if ((doIdiot < 0 && plusMinus) || doIdiot > 0) {
1385               // See if candidate for idiot
1386               nPasses = 0;
1387               Idiot info(*model2);
1388               // Get average number of elements per column
1389               double ratio  = static_cast<double> (numberElements) / static_cast<double> (numberColumns);
1390               // look at rhs
1391               int iRow;
1392               double largest = 0.0;
1393               double smallest = 1.0e30;
1394               double largestGap = 0.0;
1395               for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
1396                    double value1 = model2->rowLower_[iRow];
1397                    if (value1 && value1 > -1.0e31) {
1398                         largest = CoinMax(largest, fabs(value1));
1399                         smallest = CoinMin(smallest, fabs(value1));
1400                    }
1401                    double value2 = model2->rowUpper_[iRow];
1402                    if (value2 && value2 < 1.0e31) {
1403                         largest = CoinMax(largest, fabs(value2));
1404                         smallest = CoinMin(smallest, fabs(value2));
1405                    }
1406                    if (value2 > value1) {
1407                         numberNotE++;
1408                         if (value2 > 1.0e31 || value1 < -1.0e31)
1409                              largestGap = COIN_DBL_MAX;
1410                         else
1411                              largestGap = value2 - value1;
1412                    }
1413               }
1414               if (doIdiot < 0) {
1415                    if (numberRows > 200 && numberColumns > 5000 && ratio >= 3.0 &&
1416                              largest / smallest < 1.1 && !numberNotE) {
1417                         nPasses = 71;
1418                    }
1419               }
1420               if (doIdiot > 0) {
1421                    nPasses = CoinMax(nPasses, doIdiot);
1422                    if (nPasses > 70) {
1423                         info.setStartingWeight(1.0e3);
1424                         info.setDropEnoughFeasibility(0.01);
1425                    }
1426               }
1427               if (nPasses > 20) {
[593]1428#ifdef COIN_HAS_VOL
[1525]1429                    int returnCode = solveWithVolume(model2, nPasses, saveDoIdiot);
1430                    if (!returnCode) {
1431                         time2 = CoinCpuTime();
1432                         timeIdiot = time2 - timeX;
1433                         handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
1434                                   << "Idiot Crash" << timeIdiot << time2 - time1
1435                                   << CoinMessageEol;
1436                         timeX = time2;
1437                    } else {
1438                         nPasses = 0;
1439                    }
[593]1440#else
[1525]1441                    nPasses = 0;
[593]1442#endif
[1525]1443               } else {
1444                    nPasses = 0;
1445               }
1446          }
[650]1447#endif
[1525]1448          if (doCrash) {
[1878]1449#ifdef ABC_INHERIT
1450            if (!model2->abcState()) {
1451#endif
[1525]1452               switch(doCrash) {
1453                    // standard
1454               case 1:
1455                    model2->crash(1000, 1);
1456                    break;
1457                    // As in paper by Solow and Halim (approx)
1458               case 2:
1459               case 3:
1460                    model2->crash(model2->dualBound(), 0);
1461                    break;
1462                    // Just put free in basis
1463               case 4:
1464                    model2->crash(0.0, 3);
1465                    break;
1466               }
[1878]1467#ifdef ABC_INHERIT
1468            } else if (doCrash>=0) {
1469               model2->setAbcState(model2->abcState()|256*doCrash);
1470            }
1471#endif
[1525]1472          }
1473          if (!nPasses) {
1474               int saveOptions = model2->specialOptions();
1475               if (model2->numberRows() > 100)
1476                    model2->setSpecialOptions(saveOptions | 64); // go as far as possible
1477               //int numberRows = model2->numberRows();
1478               //int numberColumns = model2->numberColumns();
1479               if (dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix_)) {
1480                    // See if original wanted vector
1481                    ClpPackedMatrix * clpMatrixO = dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix_);
1482                    ClpMatrixBase * matrix = model2->clpMatrix();
1483                    if (dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix) && clpMatrixO->wantsSpecialColumnCopy()) {
1484                         ClpPackedMatrix * clpMatrix = dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix);
1485                         clpMatrix->makeSpecialColumnCopy();
1486                         //model2->setSpecialOptions(model2->specialOptions()|256); // to say no row copy for comparisons
1487                         model2->dual(0);
1488                         clpMatrix->releaseSpecialColumnCopy();
1489                    } else {
[1878]1490#ifndef ABC_INHERIT
1491                      model2->dual(0);
1492#else
1493                      model2->dealWithAbc(0,0,interrupt);
1494#endif
[1525]1495                    }
1496               } else {
1497                    model2->dual(0);
1498               }
1499          } else if (!numberNotE && 0) {
1500               // E so we can do in another way
1501               double * pi = model2->dualRowSolution();
1502               int i;
1503               int numberColumns = model2->numberColumns();
1504               int numberRows = model2->numberRows();
1505               double * saveObj = new double[numberColumns];
1506               CoinMemcpyN(model2->objective(), numberColumns, saveObj);
1507               CoinMemcpyN(model2->objective(),
1508                           numberColumns, model2->dualColumnSolution());
1509               model2->clpMatrix()->transposeTimes(-1.0, pi, model2->dualColumnSolution());
1510               CoinMemcpyN(model2->dualColumnSolution(),
1511                           numberColumns, model2->objective());
1512               const double * rowsol = model2->primalRowSolution();
1513               double offset = 0.0;
1514               for (i = 0; i < numberRows; i++) {
1515                    offset += pi[i] * rowsol[i];
1516               }
1517               double value2;
1518               model2->getDblParam(ClpObjOffset, value2);
1519               //printf("Offset %g %g\n",offset,value2);
1520               model2->setDblParam(ClpObjOffset, value2 - offset);
1521               model2->setPerturbation(51);
1522               //model2->setRowObjective(pi);
1523               // zero out pi
1524               //memset(pi,0,numberRows*sizeof(double));
1525               // Could put some in basis - only partially tested
1526               model2->allSlackBasis();
1527               //model2->factorization()->maximumPivots(200);
1528               //model2->setLogLevel(63);
1529               // solve
1530               model2->dual(0);
1531               model2->setDblParam(ClpObjOffset, value2);
1532               CoinMemcpyN(saveObj, numberColumns, model2->objective());
1533               // zero out pi
1534               //memset(pi,0,numberRows*sizeof(double));
1535               //model2->setRowObjective(pi);
1536               delete [] saveObj;
1537               //model2->dual(0);
1538               model2->setPerturbation(50);
1539               model2->primal();
1540          } else {
1541               // solve
1542               model2->setPerturbation(100);
1543               model2->dual(2);
1544               model2->setPerturbation(50);
1545               model2->dual(0);
1546          }
1547          if (saveLower) {
1548               CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns_, model2->columnLower());
1549               CoinMemcpyN(saveLower + numberColumns_, numberRows_, model2->rowLower());
1550               delete [] saveLower;
1551               saveLower = NULL;
1552               CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns_, model2->columnUpper());
1553               CoinMemcpyN(saveUpper + numberColumns_, numberRows_, model2->rowUpper());
1554               delete [] saveUpper;
1555               saveUpper = NULL;
1556          }
1557          time2 = CoinCpuTime();
1558          timeCore = time2 - timeX;
1559          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
1560                    << "Dual" << timeCore << time2 - time1
1561                    << CoinMessageEol;
1562          timeX = time2;
1563     } else if (method == ClpSolve::usePrimal) {
[650]1564#ifndef SLIM_CLP
[1525]1565          if (doIdiot) {
1566               int nPasses = 0;
1567               Idiot info(*model2);
1568               // Get average number of elements per column
1569               double ratio  = static_cast<double> (numberElements) / static_cast<double> (numberColumns);
1570               // look at rhs
1571               int iRow;
1572               double largest = 0.0;
1573               double smallest = 1.0e30;
1574               double largestGap = 0.0;
1575               int numberNotE = 0;
1576               for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
1577                    double value1 = model2->rowLower_[iRow];
1578                    if (value1 && value1 > -1.0e31) {
1579                         largest = CoinMax(largest, fabs(value1));
1580                         smallest = CoinMin(smallest, fabs(value1));
1581                    }
1582                    double value2 = model2->rowUpper_[iRow];
1583                    if (value2 && value2 < 1.0e31) {
1584                         largest = CoinMax(largest, fabs(value2));
1585                         smallest = CoinMin(smallest, fabs(value2));
1586                    }
1587                    if (value2 > value1) {
1588                         numberNotE++;
1589                         if (value2 > 1.0e31 || value1 < -1.0e31)
1590                              largestGap = COIN_DBL_MAX;
1591                         else
1592                              largestGap = value2 - value1;
1593                    }
1594               }
1595               bool increaseSprint = plusMinus;
1596               if ((specialOptions_ & 1024) != 0)
1597                    increaseSprint = false;
1598               if (!plusMinus) {
1599                    // If 90% +- 1 then go for sprint
1600                    if (statistics[0] >= 0 && 10 * statistics[2] < statistics[0] + statistics[1])
1601                         increaseSprint = true;
1602               }
1603               bool tryIt = tryItSave;
1604               if (numberRows < 1000 && numberColumns < 3000)
1605                    tryIt = false;
1606               if (tryIt) {
1607                    if (increaseSprint) {
1608                         info.setStartingWeight(1.0e3);
1609                         info.setReduceIterations(6);
1610                         // also be more lenient on infeasibilities
1611                         info.setDropEnoughFeasibility(0.5 * info.getDropEnoughFeasibility());
1612                         info.setDropEnoughWeighted(-2.0);
1613                         if (largest / smallest > 2.0) {
1614                              nPasses = 10 + numberColumns / 100000;
1615                              nPasses = CoinMin(nPasses, 50);
1616                              nPasses = CoinMax(nPasses, 15);
1617                              if (numberRows > 20000 && nPasses > 5) {
1618                                   // Might as well go for it
1619                                   nPasses = CoinMax(nPasses, 71);
1620                              } else if (numberRows > 2000 && nPasses > 5) {
1621                                   nPasses = CoinMax(nPasses, 50);
1622                              } else if (numberElements < 3 * numberColumns) {
1623                                   nPasses = CoinMin(nPasses, 10); // probably not worh it
1624                                   if (doIdiot < 0)
1625                                        info.setLightweight(1); // say lightweight idiot
1626                              } else {
1627                                   if (doIdiot < 0)
1628                                        info.setLightweight(1); // say lightweight idiot
1629                              }
1630                         } else if (largest / smallest > 1.01 || numberElements <= 3 * numberColumns) {
1631                              nPasses = 10 + numberColumns / 1000;
1632                              nPasses = CoinMin(nPasses, 100);
1633                              nPasses = CoinMax(nPasses, 30);
1634                              if (numberRows > 25000) {
1635                                   // Might as well go for it
1636                                   nPasses = CoinMax(nPasses, 71);
1637                              }
1638                              if (!largestGap)
1639                                   nPasses *= 2;
1640                         } else {
1641                              nPasses = 10 + numberColumns / 1000;
1642                              nPasses = CoinMin(nPasses, 200);
1643                              nPasses = CoinMax(nPasses, 100);
1644                              info.setStartingWeight(1.0e-1);
1645                              info.setReduceIterations(6);
1646                              if (!largestGap)
1647                                   nPasses *= 2;
1648                              //info.setFeasibilityTolerance(1.0e-7);
1649                         }
1650                         // If few passes - don't bother
1651                         if (nPasses <= 5 && !plusMinus)
1652                              nPasses = 0;
1653                    } else {
1654                         if (doIdiot < 0)
1655                              info.setLightweight(1); // say lightweight idiot
1656                         if (largest / smallest > 1.01 || numberNotE || statistics[2] > statistics[0] + statistics[1]) {
1657                              if (numberRows > 25000 || numberColumns > 5 * numberRows) {
1658                                   nPasses = 50;
1659                              } else if (numberColumns > 4 * numberRows) {
1660                                   nPasses = 20;
1661                              } else {
1662                                   nPasses = 5;
1663                              }
1664                         } else {
1665                              if (numberRows > 25000 || numberColumns > 5 * numberRows) {
1666                                   nPasses = 50;
1667                                   info.setLightweight(0); // say not lightweight idiot
1668                              } else if (numberColumns > 4 * numberRows) {
1669                                   nPasses = 20;
1670                              } else {
1671                                   nPasses = 15;
1672                              }
1673                         }
1674                         if (ratio < 3.0) {
1675                              nPasses = static_cast<int> (ratio * static_cast<double> (nPasses) / 4.0); // probably not worth it
1676                         } else {
1677                              nPasses = CoinMax(nPasses, 5);
1678                         }
1679                         if (numberRows > 25000 && nPasses > 5) {
1680                              // Might as well go for it
1681                              nPasses = CoinMax(nPasses, 71);
1682                         } else if (increaseSprint) {
1683                              nPasses *= 2;
1684                              nPasses = CoinMin(nPasses, 71);
1685                         } else if (nPasses == 5 && ratio > 5.0) {
1686                              nPasses = static_cast<int> (static_cast<double> (nPasses) * (ratio / 5.0)); // increase if lots of elements per column
1687                         }
1688                         if (nPasses <= 5 && !plusMinus)
1689                              nPasses = 0;
1690                         //info.setStartingWeight(1.0e-1);
1691                    }
1692               }
1693               if (doIdiot > 0) {
1694                    // pick up number passes
1695                    nPasses = options.getExtraInfo(1) % 1000000;
1696                    if (nPasses > 70) {
1697                         info.setStartingWeight(1.0e3);
1698                         info.setReduceIterations(6);
[1878]1699                         //if (nPasses > 200)
1700                         //info.setFeasibilityTolerance(1.0e-9);
1701                         //if (nPasses > 1900)
1702                         //info.setWeightFactor(0.93);
1703                         if (nPasses > 900) {
1704                           double reductions=nPasses/6.0;
1705                           if (nPasses<5000) {
1706                             reductions /= 12.0;
1707                           } else {
1708                             reductions /= 13.0;
1709                             info.setStartingWeight(1.0e4);
1710                           }
1711                           double ratio=1.0/exp10(1.0/reductions);
1712                           printf("%d passes reduction factor %g\n",nPasses,ratio);
1713                           info.setWeightFactor(ratio);
1714                         } else if (nPasses > 500) {
1715                           info.setWeightFactor(0.7);
1716                         } else if (nPasses > 200) {
1717                           info.setWeightFactor(0.5);
1718                         }
1719                         if (maximumIterations()<nPasses) {
1720                           printf("Presuming maximumIterations is just for Idiot\n");
1721                           nPasses=maximumIterations();
1722                           setMaximumIterations(COIN_INT_MAX);
1723                           model2->setMaximumIterations(COIN_INT_MAX);
1724                         }
1725                         if (nPasses >= 10000&&nPasses<100000) {
[1525]1726                              int k = nPasses % 100;
[1878]1727                              nPasses /= 200;
[1525]1728                              info.setReduceIterations(3);
1729                              if (k)
1730                                   info.setStartingWeight(1.0e2);
1731                         }
1732                         // also be more lenient on infeasibilities
1733                         info.setDropEnoughFeasibility(0.5 * info.getDropEnoughFeasibility());
1734                         info.setDropEnoughWeighted(-2.0);
1735                    } else if (nPasses >= 50) {
1736                         info.setStartingWeight(1.0e3);
1737                         //info.setReduceIterations(6);
1738                    }
1739                    // For experimenting
1740                    if (nPasses < 70 && (nPasses % 10) > 0 && (nPasses % 10) < 4) {
1741                         info.setStartingWeight(1.0e3);
1742                         info.setLightweight(nPasses % 10); // special testing
[864]1743#ifdef COIN_DEVELOP
[1525]1744                         printf("warning - odd lightweight %d\n", nPasses % 10);
1745                         //info.setReduceIterations(6);
[864]1746#endif
[1525]1747                    }
1748               }
1749               if (options.getExtraInfo(1) > 1000000)
1750                    nPasses += 1000000;
1751               if (nPasses) {
1752                    doCrash = 0;
[256]1753#if 0
[1525]1754                    double * solution = model2->primalColumnSolution();
1755                    int iColumn;
1756                    double * saveLower = new double[numberColumns];
1757                    CoinMemcpyN(model2->columnLower(), numberColumns, saveLower);
1758                    double * saveUpper = new double[numberColumns];
1759                    CoinMemcpyN(model2->columnUpper(), numberColumns, saveUpper);
1760                    printf("doing tighten before idiot\n");
1761                    model2->tightenPrimalBounds();
1762                    // Move solution
1763                    double * columnLower = model2->columnLower();
1764                    double * columnUpper = model2->columnUpper();
1765                    for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
1766                         if (columnLower[iColumn] > 0.0)
1767                              solution[iColumn] = columnLower[iColumn];
1768                         else if (columnUpper[iColumn] < 0.0)
1769                              solution[iColumn] = columnUpper[iColumn];
1770                         else
1771                              solution[iColumn] = 0.0;
1772                    }
1773                    CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns, columnLower);
1774                    CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns, columnUpper);
1775                    delete [] saveLower;
1776                    delete [] saveUpper;
[256]1777#else
[1525]1778                    // Allow for crossover
1779                    //#define LACI_TRY
[1506]1780#ifndef LACI_TRY
[1525]1781                    //if (doIdiot>0)
[1878]1782#ifdef ABC_INHERIT
1783                    if (!model2->abcState())
1784#endif
[1525]1785                    info.setStrategy(512 | info.getStrategy());
[1506]1786#endif
[1525]1787                    // Allow for scaling
1788                    info.setStrategy(32 | info.getStrategy());
1789                    info.crash(nPasses, model2->messageHandler(), model2->messagesPointer());
[256]1790#endif
[1525]1791                    time2 = CoinCpuTime();
1792                    timeIdiot = time2 - timeX;
1793                    handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
1794                              << "Idiot Crash" << timeIdiot << time2 - time1
1795                              << CoinMessageEol;
1796                    timeX = time2;
[1878]1797                    if (nPasses>100000&&nPasses<100500) {
1798                      // make sure no status left
1799                      model2->createStatus();
1800                      // solve
1801                      if (model2->factorizationFrequency() == 200) {
1802                        // User did not touch preset
1803                        model2->defaultFactorizationFrequency();
1804                      }
1805                      //int numberRows = model2->numberRows();
1806                      int numberColumns = model2->numberColumns();
1807                      // save duals
1808                      //double * saveDuals = CoinCopyOfArray(model2->dualRowSolution(),numberRows);
1809                      // for moment this only works on nug etc (i.e. all ==)
1810                      // needs row objective
1811                      double * saveObj = CoinCopyOfArray(model2->objective(),numberColumns);
1812                      double * pi = model2->dualRowSolution();
1813                      model2->clpMatrix()->transposeTimes(-1.0, pi, model2->objective());
1814                      // just primal values pass
1815                      double saveScale = model2->objectiveScale();
1816                      model2->setObjectiveScale(1.0e-3);
1817                      model2->primal(2);
1818                      model2->writeMps("xx.mps");
1819                      double * solution = model2->primalColumnSolution();
1820                      double * upper = model2->columnUpper();
1821                      for (int i=0;i<numberColumns;i++) {
1822                        if (solution[i]<100.0)
1823                          upper[i]=1000.0;
1824                      }
1825                      model2->setProblemStatus(-1);
1826                      model2->setObjectiveScale(saveScale);
1827#ifdef ABC_INHERIT
1828                      AbcSimplex * abcModel2=new AbcSimplex(*model2);
1829                      if (interrupt)
1830                        currentAbcModel = abcModel2;
1831                      if (abcSimplex_) {
1832                        // move factorization stuff
1833                        abcModel2->factorization()->synchronize(model2->factorization(),abcModel2);
1834                      }
1835                      abcModel2->startPermanentArrays();
1836                      abcModel2->setAbcState(CLP_ABC_WANTED);
1837#if ABC_PARALLEL
1838                      int parallelMode=1;
1839                      printf("Parallel mode %d\n",parallelMode);
1840                      abcModel2->setParallelMode(parallelMode);
1841#endif
1842                      //if (processTune>0&&processTune<8)
1843                      //abcModel2->setMoreSpecialOptions(abcModel2->moreSpecialOptions()|65536*processTune);
1844                      abcModel2->doAbcDual();
1845                      abcModel2->moveStatusToClp(model2);
1846                      //ClpModel::stopPermanentArrays();
1847                      model2->setSpecialOptions(model2->specialOptions()&~65536);
1848                      //model2->dual();
1849                      //model2->setNumberIterations(abcModel2->numberIterations()+model2->numberIterations());
1850                      delete abcModel2;
1851#endif
1852                      memcpy(model2->objective(),saveObj,numberColumns*sizeof(double));
1853                      //delete [] saveDuals;
1854                      delete [] saveObj;
1855                      model2->dual(2);
1856                    } // end dubious idiot
[1525]1857               }
1858          }
[650]1859#endif
[1525]1860          // ?
1861          if (doCrash) {
1862               switch(doCrash) {
1863                    // standard
1864               case 1:
1865                    model2->crash(1000, 1);
1866                    break;
1867                    // As in paper by Solow and Halim (approx)
1868               case 2:
1869                    model2->crash(model2->dualBound(), 0);
1870                    break;
1871                    // My take on it
1872               case 3:
1873                    model2->crash(model2->dualBound(), -1);
1874                    break;
1875                    // Just put free in basis
1876               case 4:
1877                    model2->crash(0.0, 3);
1878                    break;
1879               }
1880          }
[651]1881#ifndef SLIM_CLP
[1525]1882          if (doSlp > 0 && objective_->type() == 2) {
1883               model2->nonlinearSLP(doSlp, 1.0e-5);
1884          }
[651]1885#endif
[1506]1886#ifndef LACI_TRY
[1525]1887          if (options.getSpecialOption(1) != 2 ||
1888                    options.getExtraInfo(1) < 1000000) {
1889               if (dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix_)) {
1890                    // See if original wanted vector
1891                    ClpPackedMatrix * clpMatrixO = dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix_);
1892                    ClpMatrixBase * matrix = model2->clpMatrix();
1893                    if (dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix) && clpMatrixO->wantsSpecialColumnCopy()) {
1894                         ClpPackedMatrix * clpMatrix = dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix);
1895                         clpMatrix->makeSpecialColumnCopy();
1896                         //model2->setSpecialOptions(model2->specialOptions()|256); // to say no row copy for comparisons
1897                         model2->primal(primalStartup);
1898                         clpMatrix->releaseSpecialColumnCopy();
1899                    } else {
[1878]1900#ifndef ABC_INHERIT
1901                        model2->primal(primalStartup);
1902#else
1903                        model2->dealWithAbc(1,primalStartup,interrupt);
1904#endif
[1525]1905                    }
1906               } else {
[1878]1907#ifndef ABC_INHERIT
[1525]1908                    model2->primal(primalStartup);
[1878]1909#else
1910                    model2->dealWithAbc(1,primalStartup,interrupt);
1911#endif
[1525]1912               }
1913          }
[1506]1914#endif
[1525]1915          time2 = CoinCpuTime();
1916          timeCore = time2 - timeX;
1917          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
1918                    << "Primal" << timeCore << time2 - time1
1919                    << CoinMessageEol;
1920          timeX = time2;
1921     } else if (method == ClpSolve::usePrimalorSprint) {
1922          // Sprint
1923          /*
1924            This driver implements what I called Sprint when I introduced the idea
1925            many years ago.  Cplex calls it "sifting" which I think is just as silly.
1926            When I thought of this trivial idea
1927            it reminded me of an LP code of the 60's called sprint which after
1928            every factorization took a subset of the matrix into memory (all
1929            64K words!) and then iterated very fast on that subset.  On the
1930            problems of those days it did not work very well, but it worked very
1931            well on aircrew scheduling problems where there were very large numbers
1932            of columns all with the same flavor.
1933          */
[800]1934
[1525]1935          /* The idea works best if you can get feasible easily.  To make it
1936             more general we can add in costed slacks */
1937
1938          int originalNumberColumns = model2->numberColumns();
1939          int numberRows = model2->numberRows();
1940          ClpSimplex * originalModel2 = model2;
1941
1942          // We will need arrays to choose variables.  These are too big but ..
1943          double * weight = new double [numberRows+originalNumberColumns];
1944          int * sort = new int [numberRows+originalNumberColumns];
1945          int numberSort = 0;
1946          // We are going to add slacks to get feasible.
1947          // initial list will just be artificials
1948          int iColumn;
1949          const double * columnLower = model2->columnLower();
1950          const double * columnUpper = model2->columnUpper();
1951          double * columnSolution = model2->primalColumnSolution();
1952
1953          // See if we have costed slacks
1954          int * negSlack = new int[numberRows];
1955          int * posSlack = new int[numberRows];
1956          int iRow;
1957          for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
1958               negSlack[iRow] = -1;
1959               posSlack[iRow] = -1;
[800]1960          }
[1525]1961          const double * element = model2->matrix()->getElements();
1962          const int * row = model2->matrix()->getIndices();
1963          const CoinBigIndex * columnStart = model2->matrix()->getVectorStarts();
1964          const int * columnLength = model2->matrix()->getVectorLengths();
1965          //bool allSlack = (numberRowsBasic==numberRows);
1966          for (iColumn = 0; iColumn < originalNumberColumns; iColumn++) {
1967               if (!columnSolution[iColumn] || fabs(columnSolution[iColumn]) > 1.0e20) {
1968                    double value = 0.0;
1969                    if (columnLower[iColumn] > 0.0)
1970                         value = columnLower[iColumn];
1971                    else if (columnUpper[iColumn] < 0.0)
1972                         value = columnUpper[iColumn];
1973                    columnSolution[iColumn] = value;
1974               }
1975               if (columnLength[iColumn] == 1) {
1976                    int jRow = row[columnStart[iColumn]];
1977                    if (!columnLower[iColumn]) {
1978                         if (element[columnStart[iColumn]] > 0.0 && posSlack[jRow] < 0)
1979                              posSlack[jRow] = iColumn;
1980                         else if (element[columnStart[iColumn]] < 0.0 && negSlack[jRow] < 0)
1981                              negSlack[jRow] = iColumn;
1982                    } else if (!columnUpper[iColumn]) {
1983                         if (element[columnStart[iColumn]] < 0.0 && posSlack[jRow] < 0)
1984                              posSlack[jRow] = iColumn;
1985                         else if (element[columnStart[iColumn]] > 0.0 && negSlack[jRow] < 0)
1986                              negSlack[jRow] = iColumn;
1987                    }
1988               }
[800]1989          }
[1525]1990          // now see what that does to row solution
1991          double * rowSolution = model2->primalRowSolution();
1992          CoinZeroN (rowSolution, numberRows);
1993          model2->clpMatrix()->times(1.0, columnSolution, rowSolution);
1994          // See if we can adjust using costed slacks
1995          double penalty = CoinMax(1.0e5, CoinMin(infeasibilityCost_ * 0.01, 1.0e10)) * optimizationDirection_;
1996          const double * lower = model2->rowLower();
1997          const double * upper = model2->rowUpper();
1998          for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
1999               if (lower[iRow] > rowSolution[iRow] + 1.0e-8) {
2000                    int jColumn = posSlack[iRow];
2001                    if (jColumn >= 0) {
2002                         if (columnSolution[jColumn])
2003                              continue;
2004                         double difference = lower[iRow] - rowSolution[iRow];
2005                         double elementValue = element[columnStart[jColumn]];
2006                         if (elementValue > 0.0) {
2007                              double movement = CoinMin(difference / elementValue, columnUpper[jColumn]);
2008                              columnSolution[jColumn] = movement;
2009                              rowSolution[iRow] += movement * elementValue;
2010                         } else {
2011                              double movement = CoinMax(difference / elementValue, columnLower[jColumn]);
2012                              columnSolution[jColumn] = movement;
2013                              rowSolution[iRow] += movement * elementValue;
2014                         }
2015                    }
2016               } else if (upper[iRow] < rowSolution[iRow] - 1.0e-8) {
2017                    int jColumn = negSlack[iRow];
2018                    if (jColumn >= 0) {
2019                         if (columnSolution[jColumn])
2020                              continue;
2021                         double difference = upper[iRow] - rowSolution[iRow];
2022                         double elementValue = element[columnStart[jColumn]];
2023                         if (elementValue < 0.0) {
2024                              double movement = CoinMin(difference / elementValue, columnUpper[jColumn]);
2025                              columnSolution[jColumn] = movement;
2026                              rowSolution[iRow] += movement * elementValue;
2027                         } else {
2028                              double movement = CoinMax(difference / elementValue, columnLower[jColumn]);
2029                              columnSolution[jColumn] = movement;
2030                              rowSolution[iRow] += movement * elementValue;
2031                         }
2032                    }
2033               }
2034          }
2035          delete [] negSlack;
2036          delete [] posSlack;
2037          int nRow = numberRows;
2038          bool network = false;
2039          if (dynamic_cast< ClpNetworkMatrix*>(matrix_)) {
2040               network = true;
2041               nRow *= 2;
2042          }
2043          int * addStarts = new int [nRow+1];
2044          int * addRow = new int[nRow];
2045          double * addElement = new double[nRow];
2046          addStarts[0] = 0;
2047          int numberArtificials = 0;
2048          int numberAdd = 0;
2049          double * addCost = new double [numberRows];
2050          for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
2051               if (lower[iRow] > rowSolution[iRow] + 1.0e-8) {
2052                    addRow[numberAdd] = iRow;
2053                    addElement[numberAdd++] = 1.0;
2054                    if (network) {
2055                         addRow[numberAdd] = numberRows;
2056                         addElement[numberAdd++] = -1.0;
2057                    }
2058                    addCost[numberArtificials] = penalty;
2059                    numberArtificials++;
2060                    addStarts[numberArtificials] = numberAdd;
2061               } else if (upper[iRow] < rowSolution[iRow] - 1.0e-8) {
2062                    addRow[numberAdd] = iRow;
2063                    addElement[numberAdd++] = -1.0;
2064                    if (network) {
2065                         addRow[numberAdd] = numberRows;
2066                         addElement[numberAdd++] = 1.0;
2067                    }
2068                    addCost[numberArtificials] = penalty;
2069                    numberArtificials++;
2070                    addStarts[numberArtificials] = numberAdd;
2071               }
2072          }
2073          if (numberArtificials) {
2074               // need copy so as not to disturb original
2075               model2 = new ClpSimplex(*model2);
2076               if (network) {
2077                    // network - add a null row
2078                    model2->addRow(0, NULL, NULL, -COIN_DBL_MAX, COIN_DBL_MAX);
2079                    numberRows++;
2080               }
2081               model2->addColumns(numberArtificials, NULL, NULL, addCost,
2082                                  addStarts, addRow, addElement);
2083          }
2084          delete [] addStarts;
2085          delete [] addRow;
2086          delete [] addElement;
2087          delete [] addCost;
2088          // look at rhs to see if to perturb
2089          double largest = 0.0;
2090          double smallest = 1.0e30;
2091          for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
2092               double value;
2093               value = fabs(model2->rowLower_[iRow]);
2094               if (value && value < 1.0e30) {
2095                    largest = CoinMax(largest, value);
2096                    smallest = CoinMin(smallest, value);
2097               }
2098               value = fabs(model2->rowUpper_[iRow]);
2099               if (value && value < 1.0e30) {
2100                    largest = CoinMax(largest, value);
2101                    smallest = CoinMin(smallest, value);
2102               }
2103          }
2104          double * saveLower = NULL;
2105          double * saveUpper = NULL;
2106          if (largest < 2.01 * smallest) {
2107               // perturb - so switch off standard
2108               model2->setPerturbation(100);
2109               saveLower = new double[numberRows];
2110               CoinMemcpyN(model2->rowLower_, numberRows, saveLower);
2111               saveUpper = new double[numberRows];
2112               CoinMemcpyN(model2->rowUpper_, numberRows, saveUpper);
2113               double * lower = model2->rowLower();
2114               double * upper = model2->rowUpper();
2115               for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
2116                    double lowerValue = lower[iRow], upperValue = upper[iRow];
2117                    double value = randomNumberGenerator_.randomDouble();
2118                    if (upperValue > lowerValue + primalTolerance_) {
2119                         if (lowerValue > -1.0e20 && lowerValue)
2120                              lowerValue -= value * 1.0e-4 * fabs(lowerValue);
2121                         if (upperValue < 1.0e20 && upperValue)
2122                              upperValue += value * 1.0e-4 * fabs(upperValue);
2123                    } else if (upperValue > 0.0) {
2124                         upperValue -= value * 1.0e-4 * fabs(lowerValue);
2125                         lowerValue -= value * 1.0e-4 * fabs(lowerValue);
2126                    } else if (upperValue < 0.0) {
2127                         upperValue += value * 1.0e-4 * fabs(lowerValue);
2128                         lowerValue += value * 1.0e-4 * fabs(lowerValue);
2129                    } else {
2130                    }
2131                    lower[iRow] = lowerValue;
2132                    upper[iRow] = upperValue;
2133               }
2134          }
2135          int i;
2136          // Just do this number of passes in Sprint
2137          if (doSprint > 0)
2138               maxSprintPass = options.getExtraInfo(1);
2139          // but if big use to get ratio
2140          double ratio = 3;
2141          if (maxSprintPass > 1000) {
2142               ratio = static_cast<double> (maxSprintPass) * 0.0001;
2143               ratio = CoinMax(ratio, 1.1);
2144               maxSprintPass = maxSprintPass % 1000;
[864]2145#ifdef COIN_DEVELOP
[1525]2146               printf("%d passes wanted with ratio of %g\n", maxSprintPass, ratio);
[864]2147#endif
[1525]2148          }
2149          // Just take this number of columns in small problem
2150          int smallNumberColumns = static_cast<int> (CoinMin(ratio * numberRows, static_cast<double> (numberColumns)));
2151          smallNumberColumns = CoinMax(smallNumberColumns, 3000);
2152          smallNumberColumns = CoinMin(smallNumberColumns, numberColumns);
2153          //int smallNumberColumns = CoinMin(12*numberRows/10,numberColumns);
2154          //smallNumberColumns = CoinMax(smallNumberColumns,3000);
2155          //smallNumberColumns = CoinMax(smallNumberColumns,numberRows+1000);
2156          // redo as may have changed
2157          columnLower = model2->columnLower();
2158          columnUpper = model2->columnUpper();
2159          columnSolution = model2->primalColumnSolution();
2160          // Set up initial list
2161          numberSort = 0;
2162          if (numberArtificials) {
2163               numberSort = numberArtificials;
2164               for (i = 0; i < numberSort; i++)
2165                    sort[i] = i + originalNumberColumns;
2166          }
2167          // maybe a solution there already
2168          for (iColumn = 0; iColumn < originalNumberColumns; iColumn++) {
2169               if (model2->getColumnStatus(iColumn) == basic)
2170                    sort[numberSort++] = iColumn;
2171          }
2172          for (iColumn = 0; iColumn < originalNumberColumns; iColumn++) {
2173               if (model2->getColumnStatus(iColumn) != basic) {
2174                    if (columnSolution[iColumn] > columnLower[iColumn] &&
2175                              columnSolution[iColumn] < columnUpper[iColumn] &&
2176                              columnSolution[iColumn])
2177                         sort[numberSort++] = iColumn;
2178               }
2179          }
2180          numberSort = CoinMin(numberSort, smallNumberColumns);
2181
2182          int numberColumns = model2->numberColumns();
2183          double * fullSolution = model2->primalColumnSolution();
2184
2185
2186          int iPass;
2187          double lastObjective = 1.0e31;
2188          // It will be safe to allow dense
2189          model2->setInitialDenseFactorization(true);
2190
2191          // We will be using all rows
2192          int * whichRows = new int [numberRows];
2193          for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++)
2194               whichRows[iRow] = iRow;
2195          double originalOffset;
2196          model2->getDblParam(ClpObjOffset, originalOffset);
2197          int totalIterations = 0;
2198          double lastSumArtificials = COIN_DBL_MAX;
2199          int originalMaxSprintPass = maxSprintPass;
2200          maxSprintPass = 20; // so we do that many if infeasible
2201          for (iPass = 0; iPass < maxSprintPass; iPass++) {
2202               //printf("Bug until submodel new version\n");
2203               //CoinSort_2(sort,sort+numberSort,weight);
2204               // Create small problem
2205               ClpSimplex small(model2, numberRows, whichRows, numberSort, sort);
2206               small.setPerturbation(model2->perturbation());
2207               small.setInfeasibilityCost(model2->infeasibilityCost());
2208               if (model2->factorizationFrequency() == 200) {
2209                    // User did not touch preset
2210                    small.defaultFactorizationFrequency();
2211               }
2212               // now see what variables left out do to row solution
2213               double * rowSolution = model2->primalRowSolution();
2214               double * sumFixed = new double[numberRows];
2215               CoinZeroN (sumFixed, numberRows);
2216               int iRow, iColumn;
2217               // zero out ones in small problem
2218               for (iColumn = 0; iColumn < numberSort; iColumn++) {
2219                    int kColumn = sort[iColumn];
2220                    fullSolution[kColumn] = 0.0;
2221               }
2222               // Get objective offset
[1878]2223               const double * objective = model2->objective();
[1525]2224               double offset = 0.0;
[1878]2225               for (iColumn = 0; iColumn < originalNumberColumns; iColumn++)
[1525]2226                    offset += fullSolution[iColumn] * objective[iColumn];
[1878]2227#if 0
2228               // Set artificials to zero if first time close to zero
2229               for (iColumn = originalNumberColumns; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
2230                 if (fullSolution[iColumn]<primalTolerance_&&objective[iColumn]==penalty) {
2231                   model2->objective()[iColumn]=2.0*penalty;
2232                   fullSolution[iColumn]=0.0;
2233                 }
2234               }
2235#endif
[1525]2236               small.setDblParam(ClpObjOffset, originalOffset - offset);
2237               model2->clpMatrix()->times(1.0, fullSolution, sumFixed);
2238
2239               double * lower = small.rowLower();
2240               double * upper = small.rowUpper();
2241               for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
2242                    if (lower[iRow] > -1.0e50)
2243                         lower[iRow] -= sumFixed[iRow];
2244                    if (upper[iRow] < 1.0e50)
2245                         upper[iRow] -= sumFixed[iRow];
2246                    rowSolution[iRow] -= sumFixed[iRow];
2247               }
2248               delete [] sumFixed;
2249               // Solve
2250               if (interrupt)
2251                    currentModel = &small;
2252               small.defaultFactorizationFrequency();
2253               if (dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix_)) {
2254                    // See if original wanted vector
2255                    ClpPackedMatrix * clpMatrixO = dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix_);
2256                    ClpMatrixBase * matrix = small.clpMatrix();
2257                    if (dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix) && clpMatrixO->wantsSpecialColumnCopy()) {
2258                         ClpPackedMatrix * clpMatrix = dynamic_cast< ClpPackedMatrix*>(matrix);
2259                         clpMatrix->makeSpecialColumnCopy();
2260                         small.primal(1);
2261                         clpMatrix->releaseSpecialColumnCopy();
2262                    } else {
[1034]2263#if 1
[1878]2264#ifdef ABC_INHERIT
2265                      //small.writeMps("try.mps");
2266                      if (iPass) 
2267                         small.dealWithAbc(1,1);
2268                       else 
2269                         small.dealWithAbc(0,0);
[1034]2270#else
[1878]2271                      if (iPass)
2272                         small.primal(1);
2273                      else
2274                         small.dual(0);
2275#endif
2276#else
[1525]2277                         int numberColumns = small.numberColumns();
2278                         int numberRows = small.numberRows();
2279                         // Use dual region
2280                         double * rhs = small.dualRowSolution();
2281                         int * whichRow = new int[3*numberRows];
2282                         int * whichColumn = new int[2*numberColumns];
2283                         int nBound;
2284                         ClpSimplex * small2 = ((ClpSimplexOther *) (&small))->crunch(rhs, whichRow, whichColumn,
2285                                               nBound, false, false);
2286                         if (small2) {
[1878]2287#ifdef ABC_INHERIT
2288                              small2->dealWithAbc(1,1);
2289#else
2290                              small.primal(1);
2291#endif
[1525]2292                              if (small2->problemStatus() == 0) {
2293                                   small.setProblemStatus(0);
2294                                   ((ClpSimplexOther *) (&small))->afterCrunch(*small2, whichRow, whichColumn, nBound);
2295                              } else {
[1878]2296#ifdef ABC_INHERIT
2297                                   small2->dealWithAbc(1,1);
2298#else
2299                                   small.primal(1);
2300#endif
[1525]2301                                   if (small2->problemStatus())
2302                                        small.primal(1);
2303                              }
2304                              delete small2;
2305                         } else {
2306                              small.primal(1);
2307                         }
2308                         delete [] whichRow;
2309                         delete [] whichColumn;
[1034]2310#endif
[1525]2311                    }
2312               } else {
2313                    small.primal(1);
2314               }
2315               totalIterations += small.numberIterations();
2316               // move solution back
2317               const double * solution = small.primalColumnSolution();
2318               for (iColumn = 0; iColumn < numberSort; iColumn++) {
2319                    int kColumn = sort[iColumn];
2320                    model2->setColumnStatus(kColumn, small.getColumnStatus(iColumn));
2321                    fullSolution[kColumn] = solution[iColumn];
2322               }
2323               for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++)
2324                    model2->setRowStatus(iRow, small.getRowStatus(iRow));
2325               CoinMemcpyN(small.primalRowSolution(),
2326                           numberRows, model2->primalRowSolution());
2327               double sumArtificials = 0.0;
2328               for (i = 0; i < numberArtificials; i++)
2329                    sumArtificials += fullSolution[i + originalNumberColumns];
2330               if (sumArtificials && iPass > 5 && sumArtificials >= lastSumArtificials) {
2331                    // increase costs
2332                    double * cost = model2->objective() + originalNumberColumns;
2333                    double newCost = CoinMin(1.0e10, cost[0] * 1.5);
2334                    for (i = 0; i < numberArtificials; i++)
2335                         cost[i] = newCost;
2336               }
2337               lastSumArtificials = sumArtificials;
2338               // get reduced cost for large problem
2339               double * djs = model2->dualColumnSolution();
2340               CoinMemcpyN(model2->objective(), numberColumns, djs);
2341               model2->clpMatrix()->transposeTimes(-1.0, small.dualRowSolution(), djs);
2342               int numberNegative = 0;
2343               double sumNegative = 0.0;
2344               // now massage weight so all basic in plus good djs
2345               // first count and do basic
2346               numberSort = 0;
2347               for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
2348                    double dj = djs[iColumn] * optimizationDirection_;
2349                    double value = fullSolution[iColumn];
2350                    if (model2->getColumnStatus(iColumn) == ClpSimplex::basic) {
2351                         sort[numberSort++] = iColumn;
2352                    } else if (dj < -dualTolerance_ && value < columnUpper[iColumn]) {
2353                         numberNegative++;
2354                         sumNegative -= dj;
2355                    } else if (dj > dualTolerance_ && value > columnLower[iColumn]) {
2356                         numberNegative++;
2357                         sumNegative += dj;
2358                    }
2359               }
2360               handler_->message(CLP_SPRINT, messages_)
2361                         << iPass + 1 << small.numberIterations() << small.objectiveValue() << sumNegative
2362                         << numberNegative
2363                         << CoinMessageEol;
2364               if (sumArtificials < 1.0e-8 && originalMaxSprintPass >= 0) {
2365                    maxSprintPass = iPass + originalMaxSprintPass;
2366                    originalMaxSprintPass = -1;
2367               }
2368               if (iPass > 20)
2369                    sumArtificials = 0.0;
2370               if ((small.objectiveValue()*optimizationDirection_ > lastObjective - 1.0e-7 && iPass > 5 && sumArtificials < 1.0e-8) ||
2371                         (!small.numberIterations() && iPass) ||
2372                         iPass == maxSprintPass - 1 || small.status() == 3) {
[1197]2373
[1525]2374                    break; // finished
2375               } else {
2376                    lastObjective = small.objectiveValue() * optimizationDirection_;
2377                    double tolerance;
2378                    double averageNegDj = sumNegative / static_cast<double> (numberNegative + 1);
2379                    if (numberNegative + numberSort > smallNumberColumns)
2380                         tolerance = -dualTolerance_;
2381                    else
2382                         tolerance = 10.0 * averageNegDj;
2383                    int saveN = numberSort;
2384                    for (iColumn = 0; iColumn < numberColumns; iColumn++) {
2385                         double dj = djs[iColumn] * optimizationDirection_;
2386                         double value = fullSolution[iColumn];
2387                         if (model2->getColumnStatus(iColumn) != ClpSimplex::basic) {
2388                              if (dj < -dualTolerance_ && value < columnUpper[iColumn])
2389                                   dj = dj;
2390                              else if (dj > dualTolerance_ && value > columnLower[iColumn])
2391                                   dj = -dj;
2392                              else if (columnUpper[iColumn] > columnLower[iColumn])
2393                                   dj = fabs(dj);
2394                              else
2395                                   dj = 1.0e50;
2396                              if (dj < tolerance) {
2397                                   weight[numberSort] = dj;
2398                                   sort[numberSort++] = iColumn;
2399                              }
2400                         }
2401                    }
2402                    // sort
2403                    CoinSort_2(weight + saveN, weight + numberSort, sort + saveN);
2404                    numberSort = CoinMin(smallNumberColumns, numberSort);
2405               }
2406          }
2407          if (interrupt)
2408               currentModel = model2;
2409          for (i = 0; i < numberArtificials; i++)
2410               sort[i] = i + originalNumberColumns;
2411          model2->deleteColumns(numberArtificials, sort);
2412          if (network) {
2413               int iRow = numberRows - 1;
2414               model2->deleteRows(1, &iRow);
2415          }
2416          delete [] weight;
2417          delete [] sort;
2418          delete [] whichRows;
2419          if (saveLower) {
2420               // unperturb and clean
2421               for (iRow = 0; iRow < numberRows; iRow++) {
2422                    double diffLower = saveLower[iRow] - model2->rowLower_[iRow];
2423                    double diffUpper = saveUpper[iRow] - model2->rowUpper_[iRow];
2424                    model2->rowLower_[iRow] = saveLower[iRow];
2425                    model2->rowUpper_[iRow] = saveUpper[iRow];
2426                    if (diffLower)
2427                         assert (!diffUpper || fabs(diffLower - diffUpper) < 1.0e-5);
2428                    else
2429                         diffLower = diffUpper;
2430                    model2->rowActivity_[iRow] += diffLower;
2431               }
2432               delete [] saveLower;
2433               delete [] saveUpper;
2434          }
[1878]2435#ifdef ABC_INHERIT
2436          model2->dealWithAbc(1,1);
2437#else
[1525]2438          model2->primal(1);
[1878]2439#endif
[1525]2440          model2->setPerturbation(savePerturbation);
2441          if (model2 != originalModel2) {
2442               originalModel2->moveInfo(*model2);
2443               delete model2;
2444               model2 = originalModel2;
2445          }
2446          time2 = CoinCpuTime();
2447          timeCore = time2 - timeX;
2448          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
2449                    << "Sprint" << timeCore << time2 - time1
2450                    << CoinMessageEol;
2451          timeX = time2;
2452          model2->setNumberIterations(model2->numberIterations() + totalIterations);
2453     } else if (method == ClpSolve::useBarrier || method == ClpSolve::useBarrierNoCross) {
[650]2454#ifndef SLIM_CLP
[1525]2455          //printf("***** experimental pretty crude barrier\n");
2456          //#define SAVEIT 2
[378]2457#ifndef SAVEIT
2458#define BORROW
2459#endif
[377]2460#ifdef BORROW
[1525]2461          ClpInterior barrier;
2462          barrier.borrowModel(*model2);
[377]2463#else
[1525]2464          ClpInterior barrier(*model2);
[377]2465#endif
[1525]2466          if (interrupt)
2467               currentModel2 = &barrier;
[1878]2468          if (barrier.numberRows()+barrier.numberColumns()>10000)
2469            barrier.setMaximumBarrierIterations(1000);
[1525]2470          int barrierOptions = options.getSpecialOption(4);
2471          int aggressiveGamma = 0;
2472          bool presolveInCrossover = false;
2473          bool scale = false;
2474          bool doKKT = false;
2475          bool forceFixing = false;
2476          int speed = 0;
2477          if (barrierOptions & 16) {
2478               barrierOptions &= ~16;
2479               doKKT = true;
2480          }
2481          if (barrierOptions&(32 + 64 + 128)) {
2482               aggressiveGamma = (barrierOptions & (32 + 64 + 128)) >> 5;
2483               barrierOptions &= ~(32 + 64 + 128);
2484          }
2485          if (barrierOptions & 256) {
2486               barrierOptions &= ~256;
2487               presolveInCrossover = true;
2488          }
2489          if (barrierOptions & 512) {
2490               barrierOptions &= ~512;
2491               forceFixing = true;
2492          }
2493          if (barrierOptions & 1024) {
2494               barrierOptions &= ~1024;
2495               barrier.setProjectionTolerance(1.0e-9);
2496          }
2497          if (barrierOptions&(2048 | 4096)) {
2498               speed = (barrierOptions & (2048 | 4096)) >> 11;
2499               barrierOptions &= ~(2048 | 4096);
2500          }
2501          if (barrierOptions & 8) {
2502               barrierOptions &= ~8;
2503               scale = true;
2504          }
2505          // If quadratic force KKT
2506          if (quadraticObj) {
2507               doKKT = true;
2508          }
2509          switch (barrierOptions) {
2510          case 0:
2511          default:
2512               if (!doKKT) {
[1878]2513                    ClpCholeskyBase * cholesky = new ClpCholeskyBase(options.getExtraInfo(1));
[1525]2514                    cholesky->setIntegerParameter(0, speed);
2515                    barrier.setCholesky(cholesky);
2516               } else {
2517                    ClpCholeskyBase * cholesky = new ClpCholeskyBase();
2518                    cholesky->setKKT(true);
2519                    barrier.setCholesky(cholesky);
2520               }
2521               break;
2522          case 1:
2523               if (!doKKT) {
2524                    ClpCholeskyDense * cholesky = new ClpCholeskyDense();
2525                    barrier.setCholesky(cholesky);
2526               } else {
2527                    ClpCholeskyDense * cholesky = new ClpCholeskyDense();
2528                    cholesky->setKKT(true);
2529                    barrier.setCholesky(cholesky);
2530               }
2531               break;
[1693]2532#ifdef COIN_HAS_WSMP
[1525]2533          case 2: {
2534               ClpCholeskyWssmp * cholesky = new ClpCholeskyWssmp(CoinMax(100, model2->numberRows() / 10));
2535               barrier.setCholesky(cholesky);
2536               assert (!doKKT);
2537          }
2538          break;
2539          case 3:
2540               if (!doKKT) {
2541                    ClpCholeskyWssmp * cholesky = new ClpCholeskyWssmp();
2542                    barrier.setCholesky(cholesky);
2543               } else {
2544                    ClpCholeskyWssmpKKT * cholesky = new ClpCholeskyWssmpKKT(CoinMax(100, model2->numberRows() / 10));
2545                    barrier.setCholesky(cholesky);
2546               }
2547               break;
[423]2548#endif
[1694]2549#ifdef UFL_BARRIER
[1525]2550          case 4:
2551               if (!doKKT) {
2552                    ClpCholeskyUfl * cholesky = new ClpCholeskyUfl();
2553                    barrier.setCholesky(cholesky);
2554               } else {
2555                    ClpCholeskyUfl * cholesky = new ClpCholeskyUfl();
2556                    cholesky->setKKT(true);
2557                    barrier.setCholesky(cholesky);
2558               }
2559               break;
[1692]2560#endif
[423]2561#ifdef TAUCS_BARRIER
[1525]2562          case 5: {
2563               ClpCholeskyTaucs * cholesky = new ClpCholeskyTaucs();
2564               barrier.setCholesky(cholesky);
2565               assert (!doKKT);
2566          }
2567          break;
[423]2568#endif
[1692]2569#ifdef COIN_HAS_MUMPS
[1525]2570          case 6: {
2571               ClpCholeskyMumps * cholesky = new ClpCholeskyMumps();
2572               barrier.setCholesky(cholesky);
2573               assert (!doKKT);
2574          }
2575          break;
[1344]2576#endif
[1525]2577          }
2578          int numberRows = model2->numberRows();
2579          int numberColumns = model2->numberColumns();
2580          int saveMaxIts = model2->maximumIterations();
2581          if (saveMaxIts < 1000) {
2582               barrier.setMaximumBarrierIterations(saveMaxIts);
2583               model2->setMaximumIterations(10000000);
2584          }
[312]2585#ifndef SAVEIT
[1525]2586          //barrier.setDiagonalPerturbation(1.0e-25);
2587          if (aggressiveGamma) {
2588               switch (aggressiveGamma) {
2589               case 1:
2590                    barrier.setGamma(1.0e-5);
2591                    barrier.setDelta(1.0e-5);
2592                    break;
2593               case 2:
2594                    barrier.setGamma(1.0e-7);
2595                    break;
2596               case 3:
2597                    barrier.setDelta(1.0e-5);
2598                    break;
2599               case 4:
2600                    barrier.setGamma(1.0e-3);
2601                    barrier.setDelta(1.0e-3);
2602                    break;
2603               case 5:
2604                    barrier.setGamma(1.0e-3);
2605                    break;
2606               case 6:
2607                    barrier.setDelta(1.0e-3);
2608                    break;
2609               }
2610          }
2611          if (scale)
2612               barrier.scaling(1);
2613          else
2614               barrier.scaling(0);
2615          barrier.primalDual();
[312]2616#elif SAVEIT==1
[1525]2617          barrier.primalDual();
[312]2618#else
[1525]2619          model2->restoreModel("xx.save");
2620          // move solutions
2621          CoinMemcpyN(model2->primalRowSolution(),
2622                      numberRows, barrier.primalRowSolution());
2623          CoinMemcpyN(model2->dualRowSolution(),
2624                      numberRows, barrier.dualRowSolution());
2625          CoinMemcpyN(model2->primalColumnSolution(),
2626                      numberColumns, barrier.primalColumnSolution());
2627          CoinMemcpyN(model2->dualColumnSolution(),
2628                      numberColumns, barrier.dualColumnSolution());
[312]2629#endif
[1525]2630          time2 = CoinCpuTime();
2631          timeCore = time2 - timeX;
2632          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
2633                    << "Barrier" << timeCore << time2 - time1
2634                    << CoinMessageEol;
2635          timeX = time2;
2636          int maxIts = barrier.maximumBarrierIterations();
2637          int barrierStatus = barrier.status();
2638          double gap = barrier.complementarityGap();
2639          // get which variables are fixed
2640          double * saveLower = NULL;
2641          double * saveUpper = NULL;
2642          ClpPresolve pinfo2;
2643          ClpSimplex * saveModel2 = NULL;
2644          bool extraPresolve = false;
2645          int numberFixed = barrier.numberFixed();
2646          if (numberFixed) {
2647               int numberRows = barrier.numberRows();
2648               int numberColumns = barrier.numberColumns();
2649               int numberTotal = numberRows + numberColumns;
2650               saveLower = new double [numberTotal];
2651               saveUpper = new double [numberTotal];
2652               CoinMemcpyN(barrier.columnLower(), numberColumns, saveLower);
2653               CoinMemcpyN(barrier.rowLower(), numberRows, saveLower + numberColumns);
2654               CoinMemcpyN(barrier.columnUpper(), numberColumns, saveUpper);
2655               CoinMemcpyN(barrier.rowUpper(), numberRows, saveUpper + numberColumns);
2656          }
2657          if (((numberFixed * 20 > barrier.numberRows() && numberFixed > 5000) || forceFixing) &&
2658                    presolveInCrossover) {
2659               // may as well do presolve
2660               if (!forceFixing) {
2661                    barrier.fixFixed();
2662               } else {
2663                    // Fix
2664                    int n = barrier.numberColumns();
2665                    double * lower = barrier.columnLower();
2666                    double * upper = barrier.columnUpper();
2667                    double * solution = barrier.primalColumnSolution();
2668                    int nFix = 0;
2669                    for (int i = 0; i < n; i++) {
2670                         if (barrier.fixedOrFree(i) && lower[i] < upper[i]) {
2671                              double value = solution[i];
2672                              if (value < lower[i] + 1.0e-6 && value - lower[i] < upper[i] - value) {
2673                                   solution[i] = lower[i];
2674                                   upper[i] = lower[i];
2675                                   nFix++;
2676                              } else if (value > upper[i] - 1.0e-6 && value - lower[i] > upper[i] - value) {
2677                                   solution[i] = upper[i];
2678                                   lower[i] = upper[i];
2679                                   nFix++;
2680                              }
2681                         }
2682                    }
[1367]2683#ifdef CLP_INVESTIGATE
[1525]2684                    printf("%d columns fixed\n", nFix);
[1367]2685#endif
[1525]2686                    int nr = barrier.numberRows();
2687                    lower = barrier.rowLower();
2688                    upper = barrier.rowUpper();
2689                    solution = barrier.primalRowSolution();
2690                    nFix = 0;
2691                    for (int i = 0; i < nr; i++) {
2692                         if (barrier.fixedOrFree(i + n) && lower[i] < upper[i]) {
2693                              double value = solution[i];
2694                              if (value < lower[i] + 1.0e-6 && value - lower[i] < upper[i] - value) {
2695                                   solution[i] = lower[i];
2696                                   upper[i] = lower[i];
2697                                   nFix++;
2698                              } else if (value > upper[i] - 1.0e-6 && value - lower[i] > upper[i] - value) {
2699                                   solution[i] = upper[i];
2700                                   lower[i] = upper[i];
2701                                   nFix++;
2702                              }
2703                         }
2704                    }
[1367]2705#ifdef CLP_INVESTIGATE
[1525]2706                    printf("%d row slacks fixed\n", nFix);
[1367]2707#endif
[1525]2708               }
2709               saveModel2 = model2;
2710               extraPresolve = true;
2711          } else if (numberFixed) {
2712               // Set fixed to bounds (may have restored earlier solution)
2713               if (!forceFixing) {
2714                    barrier.fixFixed(false);
2715               } else {
2716                    // Fix
2717                    int n = barrier.numberColumns();
2718                    double * lower = barrier.columnLower();
2719                    double * upper = barrier.columnUpper();
2720                    double * solution = barrier.primalColumnSolution();
2721                    int nFix = 0;
2722                    for (int i = 0; i < n; i++) {
2723                         if (barrier.fixedOrFree(i) && lower[i] < upper[i]) {
2724                              double value = solution[i];
2725                              if (value < lower[i] + 1.0e-8 && value - lower[i] < upper[i] - value) {
2726                                   solution[i] = lower[i];
2727                                   upper[i] = lower[i];
2728                                   nFix++;
2729                              } else if (value > upper[i] - 1.0e-8 && value - lower[i] > upper[i] - value) {
2730                                   solution[i] = upper[i];
2731                                   lower[i] = upper[i];
2732                                   nFix++;
2733                              } else {
2734                                   //printf("fixcol %d %g <= %g <= %g\n",
2735                                   //     i,lower[i],solution[i],upper[i]);
2736                              }
2737                         }
2738                    }
[1367]2739#ifdef CLP_INVESTIGATE
[1525]2740                    printf("%d columns fixed\n", nFix);
[1367]2741#endif
[1525]2742                    int nr = barrier.numberRows();
2743                    lower = barrier.rowLower();
2744                    upper = barrier.rowUpper();
2745                    solution = barrier.primalRowSolution();
2746                    nFix = 0;
2747                    for (int i = 0; i < nr; i++) {
2748                         if (barrier.fixedOrFree(i + n) && lower[i] < upper[i]) {
2749                              double value = solution[i];
2750                              if (value < lower[i] + 1.0e-5 && value - lower[i] < upper[i] - value) {
2751                                   solution[i] = lower[i];
2752                                   upper[i] = lower[i];
2753                                   nFix++;
2754                              } else if (value > upper[i] - 1.0e-5 && value - lower[i] > upper[i] - value) {
2755                                   solution[i] = upper[i];
2756                                   lower[i] = upper[i];
2757                                   nFix++;
2758                              } else {
2759                                   //printf("fixrow %d %g <= %g <= %g\n",
2760                                   //     i,lower[i],solution[i],upper[i]);
2761                              }
2762                         }
2763                    }
[1367]2764#ifdef CLP_INVESTIGATE
[1525]2765                    printf("%d row slacks fixed\n", nFix);
[1367]2766#endif
[1525]2767               }
2768          }
2769#ifdef BORROW
2770          barrier.returnModel(*model2);
2771          double * rowPrimal = new double [numberRows];
2772          double * columnPrimal = new double [numberColumns];
2773          double * rowDual = new double [numberRows];
2774          double * columnDual = new double [numberColumns];
2775          // move solutions other way
2776          CoinMemcpyN(model2->primalRowSolution(),
2777                      numberRows, rowPrimal);
2778          CoinMemcpyN(model2->dualRowSolution(),
2779                      numberRows, rowDual);
2780          CoinMemcpyN(model2->primalColumnSolution(),
2781                      numberColumns, columnPrimal);
2782          CoinMemcpyN(model2->dualColumnSolution(),
2783                      numberColumns, columnDual);
[378]2784#else
[1525]2785          double * rowPrimal = barrier.primalRowSolution();
2786          double * columnPrimal = barrier.primalColumnSolution();
2787          double * rowDual = barrier.dualRowSolution();
2788          double * columnDual = barrier.dualColumnSolution();
2789          // move solutions
2790          CoinMemcpyN(rowPrimal,
2791                      numberRows, model2->primalRowSolution());
2792          CoinMemcpyN(rowDual,
2793                      numberRows, model2->dualRowSolution());
2794          CoinMemcpyN(columnPrimal,
2795                      numberColumns, model2->primalColumnSolution());
2796          CoinMemcpyN(columnDual,
2797                      numberColumns, model2->dualColumnSolution());
[378]2798#endif
[1525]2799          if (saveModel2) {
2800               // do presolve
2801               model2 = pinfo2.presolvedModel(*model2, dblParam_[ClpPresolveTolerance],
2802                                              false, 5, true);
2803               if (!model2) {
2804                    model2 = saveModel2;
2805                    saveModel2 = NULL;
2806                    int numberRows = model2->numberRows();
2807                    int numberColumns = model2->numberColumns();
2808                    CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns, model2->columnLower());
2809                    CoinMemcpyN(saveLower + numberColumns, numberRows, model2->rowLower());
2810                    delete [] saveLower;
2811                    CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns, model2->columnUpper());
2812                    CoinMemcpyN(saveUpper + numberColumns, numberRows, model2->rowUpper());
2813                    delete [] saveUpper;
2814                    saveLower = NULL;
2815                    saveUpper = NULL;
2816               }
2817          }
2818          if (method == ClpSolve::useBarrier || barrierStatus < 0) {
2819               if (maxIts && barrierStatus < 4 && !quadraticObj) {
2820                    //printf("***** crossover - needs more thought on difficult models\n");
[312]2821#if SAVEIT==1
[1525]2822                    model2->ClpSimplex::saveModel("xx.save");
[312]2823#endif
[1525]2824                    // make sure no status left
2825                    model2->createStatus();
2826                    // solve
2827                    if (!forceFixing)
2828                         model2->setPerturbation(100);
2829                    if (model2->factorizationFrequency() == 200) {
2830                         // User did not touch preset
2831                         model2->defaultFactorizationFrequency();
2832                    }
[1878]2833#if 1 //ndef ABC_INHERIT //#if 1
[1525]2834                    // throw some into basis
2835                    if(!forceFixing) {
2836                         int numberRows = model2->numberRows();
2837                         int numberColumns = model2->numberColumns();
2838                         double * dsort = new double[numberColumns];
2839                         int * sort = new int[numberColumns];
2840                         int n = 0;
2841                         const double * columnLower = model2->columnLower();
2842                         const double * columnUpper = model2->columnUpper();
2843                         double * primalSolution = model2->primalColumnSolution();
2844                         const double * dualSolution = model2->dualColumnSolution();
2845                         double tolerance = 10.0 * primalTolerance_;
2846                         int i;
2847                         for ( i = 0; i < numberRows; i++)
2848                              model2->setRowStatus(i, superBasic);
2849                         for ( i = 0; i < numberColumns; i++) {
2850                              double distance = CoinMin(columnUpper[i] - primalSolution[i],
2851                                                        primalSolution[i] - columnLower[i]);
2852                              if (distance > tolerance) {
2853                                   if (fabs(dualSolution[i]) < 1.0e-5)
2854                                        distance *= 100.0;
2855                                   dsort[n] = -distance;
2856                                   sort[n++] = i;
2857                                   model2->setStatus(i, superBasic);
2858                              } else if (distance > primalTolerance_) {
2859                                   model2->setStatus(i, superBasic);
2860                              } else if (primalSolution[i] <= columnLower[i] + primalTolerance_) {
2861                                   model2->setStatus(i, atLowerBound);
2862                                   primalSolution[i] = columnLower[i];
2863                              } else {
2864                                   model2->setStatus(i, atUpperBound);
2865                                   primalSolution[i] = columnUpper[i];
2866                              }
2867                         }
2868                         CoinSort_2(dsort, dsort + n, sort);
2869                         n = CoinMin(numberRows, n);
2870                         for ( i = 0; i < n; i++) {
2871                              int iColumn = sort[i];
2872                              model2->setStatus(iColumn, basic);
2873                         }
2874                         delete [] sort;
2875                         delete [] dsort;
2876                         // model2->allSlackBasis();
2877                         if (gap < 1.0e-3 * static_cast<double> (numberRows + numberColumns)) {
2878                              if (saveUpper) {
2879                                   int numberRows = model2->numberRows();
2880                                   int numberColumns = model2->numberColumns();
2881                                   CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns, model2->columnLower());
2882                                   CoinMemcpyN(saveLower + numberColumns, numberRows, model2->rowLower());
2883                                   CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns, model2->columnUpper());
2884                                   CoinMemcpyN(saveUpper + numberColumns, numberRows, model2->rowUpper());
2885                                   delete [] saveLower;
2886                                   delete [] saveUpper;
2887                                   saveLower = NULL;
2888                                   saveUpper = NULL;
2889                              }
2890                              int numberRows = model2->numberRows();
2891                              int numberColumns = model2->numberColumns();
[1878]2892#ifdef ABC_INHERIT
2893                              model2->checkSolution(0);
2894                              printf("%d primal infeasibilities summing to %g\n",
2895                                     model2->numberPrimalInfeasibilities(),
2896                                     model2->sumPrimalInfeasibilities());
2897                              model2->dealWithAbc(1,1);
2898                         }
2899                    }
2900#else
[1525]2901                              // just primal values pass
2902                              double saveScale = model2->objectiveScale();
2903                              model2->setObjectiveScale(1.0e-3);
2904                              model2->primal(2);
2905                              model2->setObjectiveScale(saveScale);
2906                              // save primal solution and copy back dual
2907                              CoinMemcpyN(model2->primalRowSolution(),
2908                                          numberRows, rowPrimal);
2909                              CoinMemcpyN(rowDual,
2910                                          numberRows, model2->dualRowSolution());
2911                              CoinMemcpyN(model2->primalColumnSolution(),
2912                                          numberColumns, columnPrimal);
2913                              CoinMemcpyN(columnDual,
2914                                          numberColumns, model2->dualColumnSolution());
2915                              //model2->primal(1);
2916                              // clean up reduced costs and flag variables
2917                              {
2918                                   double * dj = model2->dualColumnSolution();
2919                                   double * cost = model2->objective();
2920                                   double * saveCost = new double[numberColumns];
2921                                   CoinMemcpyN(cost, numberColumns, saveCost);
2922                                   double * saveLower = new double[numberColumns];
2923                                   double * lower = model2->columnLower();
2924                                   CoinMemcpyN(lower, numberColumns, saveLower);
2925                                   double * saveUpper = new double[numberColumns];
2926                                   double * upper = model2->columnUpper();
2927                                   CoinMemcpyN(upper, numberColumns, saveUpper);
2928                                   int i;
2929                                   double tolerance = 10.0 * dualTolerance_;
2930                                   for ( i = 0; i < numberColumns; i++) {
2931                                        if (model2->getStatus(i) == basic) {
2932                                             dj[i] = 0.0;
2933                                        } else if (model2->getStatus(i) == atLowerBound) {
2934                                             if (optimizationDirection_ * dj[i] < tolerance) {
2935                                                  if (optimizationDirection_ * dj[i] < 0.0) {
2936                                                       //if (dj[i]<-1.0e-3)
2937                                                       //printf("bad dj at lb %d %g\n",i,dj[i]);
2938                                                       cost[i] -= dj[i];
2939                                                       dj[i] = 0.0;
2940                                                  }
2941                                             } else {
2942                                                  upper[i] = lower[i];
2943                                             }
2944                                        } else if (model2->getStatus(i) == atUpperBound) {
2945                                             if (optimizationDirection_ * dj[i] > tolerance) {
2946                                                  if (optimizationDirection_ * dj[i] > 0.0) {
2947                                                       //if (dj[i]>1.0e-3)
2948                                                       //printf("bad dj at ub %d %g\n",i,dj[i]);
2949                                                       cost[i] -= dj[i];
2950                                                       dj[i] = 0.0;
2951                                                  }
2952                                             } else {
2953                                                  lower[i] = upper[i];
2954                                             }
2955                                        }
2956                                   }
2957                                   // just dual values pass
2958                                   //model2->setLogLevel(63);
2959                                   //model2->setFactorizationFrequency(1);
2960                                   model2->dual(2);
2961                                   CoinMemcpyN(saveCost, numberColumns, cost);
2962                                   delete [] saveCost;
2963                                   CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns, lower);
2964                                   delete [] saveLower;
2965                                   CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns, upper);
2966                                   delete [] saveUpper;
2967                              }
2968                         }
2969                         // and finish
2970                         // move solutions
2971                         CoinMemcpyN(rowPrimal,
2972                                     numberRows, model2->primalRowSolution());
2973                         CoinMemcpyN(columnPrimal,
2974                                     numberColumns, model2->primalColumnSolution());
2975                    }
2976                    double saveScale = model2->objectiveScale();
2977                    model2->setObjectiveScale(1.0e-3);
2978                    model2->primal(2);
2979                    model2->setObjectiveScale(saveScale);
2980                    model2->primal(1);
[1878]2981#endif
[312]2982#else
[1525]2983                    // just primal
[1878]2984#ifdef ABC_INHERIT
2985                    model2->checkSolution(0);
2986                    printf("%d primal infeasibilities summing to %g\n",
2987                           model2->numberPrimalInfeasibilities(),
2988                           model2->sumPrimalInfeasibilities());
2989                    model2->dealWithAbc(1,1);
2990#else
2991                    model2->primal(1);
[312]2992#endif
[1878]2993                    //model2->primal(1);
2994#endif
[1525]2995               } else if (barrierStatus == 4) {
2996                    // memory problems
2997                    model2->setPerturbation(savePerturbation);
2998                    model2->createStatus();
2999                    model2->dual();
3000               } else if (maxIts && quadraticObj) {
3001                    // make sure no status left
3002                    model2->createStatus();
3003                    // solve
3004                    model2->setPerturbation(100);
3005                    model2->reducedGradient(1);
3006               }
3007          }
3008
3009          //model2->setMaximumIterations(saveMaxIts);
[377]3010#ifdef BORROW
[1525]3011          delete [] rowPrimal;
3012          delete [] columnPrimal;
3013          delete [] rowDual;
3014          delete [] columnDual;
[377]3015#endif
[1525]3016          if (extraPresolve) {
3017               pinfo2.postsolve(true);
3018               delete model2;
3019               model2 = saveModel2;
3020          }
3021          if (saveUpper) {
3022               if (!forceFixing) {
3023                    int numberRows = model2->numberRows();
3024                    int numberColumns = model2->numberColumns();
3025                    CoinMemcpyN(saveLower, numberColumns, model2->columnLower());
3026                    CoinMemcpyN(saveLower + numberColumns, numberRows, model2->rowLower());
3027                    CoinMemcpyN(saveUpper, numberColumns, model2->columnUpper());
3028                    CoinMemcpyN(saveUpper + numberColumns, numberRows, model2->rowUpper());
3029               }
3030               delete [] saveLower;
3031               delete [] saveUpper;
3032               saveLower = NULL;
3033               saveUpper = NULL;
3034               if (method != ClpSolve::useBarrierNoCross)
3035                    model2->primal(1);
3036          }
3037          model2->setPerturbation(savePerturbation);
3038          time2 = CoinCpuTime();
3039          timeCore = time2 - timeX;
3040          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
3041                    << "Crossover" << timeCore << time2 - time1
3042                    << CoinMessageEol;
3043          timeX = time2;
[650]3044#else
[1525]3045          abort();
[650]3046#endif
[1525]3047     } else {
3048          assert (method != ClpSolve::automatic); // later
3049          time2 = 0.0;
3050     }
3051     if (saveMatrix) {
3052          if (model2 == this) {
3053               // delete and replace
3054               delete model2->clpMatrix();
3055               model2->replaceMatrix(saveMatrix);
3056          } else {
3057               delete saveMatrix;
3058          }
3059     }
3060     numberIterations = model2->numberIterations();
3061     finalStatus = model2->status();
3062     int finalSecondaryStatus = model2->secondaryStatus();
3063     if (presolve == ClpSolve::presolveOn) {
3064          int saveLevel = logLevel();
3065          if ((specialOptions_ & 1024) == 0)
3066               setLogLevel(CoinMin(1, saveLevel));
3067          else
3068               setLogLevel(CoinMin(0, saveLevel));
[1650]3069          pinfo->postsolve(true);
[1706]3070          numberIterations_ = 0;
[1650]3071          delete pinfo;
3072          pinfo = NULL;
[1525]3073          factorization_->areaFactor(model2->factorization()->adjustedAreaFactor());
3074          time2 = CoinCpuTime();
3075          timePresolve += time2 - timeX;
3076          handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
3077                    << "Postsolve" << time2 - timeX << time2 - time1
3078                    << CoinMessageEol;
3079          timeX = time2;
[1878]3080          if (!presolveToFile) {
3081#if 1 //ndef ABC_INHERIT
[1525]3082               delete model2;
[1878]3083#else
3084               if (model2->abcSimplex())
3085                 delete model2->abcSimplex();
3086               else
3087                 delete model2;
3088#endif
3089          }
[1525]3090          if (interrupt)
3091               currentModel = this;
3092          // checkSolution(); already done by postSolve
3093          setLogLevel(saveLevel);
[1612]3094          int oldStatus=problemStatus_;
[1610]3095          setProblemStatus(finalStatus);
3096          setSecondaryStatus(finalSecondaryStatus);
3097          int rcode=eventHandler()->event(ClpEventHandler::presolveAfterFirstSolve);
[1612]3098          if (finalStatus != 3 && rcode < 0 && (finalStatus || oldStatus == -1)) {
[1525]3099               int savePerturbation = perturbation();
3100               if (!finalStatus || (moreSpecialOptions_ & 2) == 0) {
3101                    if (finalStatus == 2) {
3102                         // unbounded - get feasible first
3103                         double save = optimizationDirection_;
3104                         optimizationDirection_ = 0.0;
3105                         primal(1);
3106                         optimizationDirection_ = save;
3107                         primal(1);
3108                    } else if (finalStatus == 1) {
3109                         dual();
3110                    } else {
[1878]3111                      if (numberRows_<10000)
3112                        setPerturbation(100); // probably better to perturb after n its
3113                      else if (savePerturbation<100)
3114                        setPerturbation(51); // probably better to perturb after n its
3115#ifndef ABC_INHERIT
3116                        primal(1);
3117#else
3118                        dealWithAbc(1,1,interrupt);
3119#endif
[1525]3120                    }
3121               } else {
3122                    // just set status
3123                    problemStatus_ = finalStatus;
3124               }
3125               setPerturbation(savePerturbation);
3126               numberIterations += numberIterations_;
3127               numberIterations_ = numberIterations;
3128               finalStatus = status();
3129               time2 = CoinCpuTime();
3130               handler_->message(CLP_INTERVAL_TIMING, messages_)
3131                         << "Cleanup" << time2 - timeX << time2 - time1
3132                         << CoinMessageEol;
3133               timeX = time2;
[1610]3134          } else if (rcode >= 0) {
[1878]3135#ifdef ABC_INHERIT
3136            dealWithAbc(1,1,true);
3137#else
3138            primal(1);
3139#endif
[1610]3140          } else {
[1525]3141               secondaryStatus_ = finalSecondaryStatus;
3142          }
3143     } else if (model2 != this) {
3144          // not presolved - but different model used (sprint probably)
3145          CoinMemcpyN(model2->primalRowSolution(),
3146                      numberRows_, this->primalRowSolution());
3147          CoinMemcpyN(model2->dualRowSolution(),
3148                      numberRows_, this->dualRowSolution());
3149          CoinMemcpyN(model2->primalColumnSolution(),
3150                      numberColumns_, this->primalColumnSolution());
3151          CoinMemcpyN(model2->dualColumnSolution(),
3152                      numberColumns_, this->dualColumnSolution());
3153          CoinMemcpyN(model2->statusArray(),
3154                      numberColumns_ + numberRows_, this->statusArray());
3155          objectiveValue_ = model2->objectiveValue_;
3156          numberIterations_ = model2->numberIterations_;
3157          problemStatus_ = model2->problemStatus_;
3158          secondaryStatus_ = model2->secondaryStatus_;
3159          delete model2;
3160     }
3161     if (method != ClpSolve::useBarrierNoCross &&
3162               method != ClpSolve::useBarrier)
3163          setMaximumIterations(saveMaxIterations);
3164     std::string statusMessage[] = {"Unknown", "Optimal", "PrimalInfeasible", "DualInfeasible", "Stopped",
3165                                    "Errors", "User stopped"
3166                                   };
3167     assert (finalStatus >= -1 && finalStatus <= 5);
[1794]3168     numberIterations_ = numberIterations;
[1525]3169     handler_->message(CLP_TIMING, messages_)
3170               << statusMessage[finalStatus+1] << objectiveValue() << numberIterations << time2 - time1;
3171     handler_->printing(presolve == ClpSolve::presolveOn)
3172               << timePresolve;
3173     handler_->printing(timeIdiot != 0.0)
3174               << timeIdiot;
3175     handler_->message() << CoinMessageEol;
3176     if (interrupt)
3177          signal(SIGINT, saveSignal);
3178     perturbation_ = savePerturbation;
3179     scalingFlag_ = saveScaling;
3180     // If faking objective - put back correct one
3181     if (savedObjective) {
3182          delete objective_;
3183          objective_ = savedObjective;
3184     }
3185     if (options.getSpecialOption(1) == 2 &&
3186               options.getExtraInfo(1) > 1000000) {
3187          ClpObjective * savedObjective = objective_;
3188          // make up zero objective
3189          double * obj = new double[numberColumns_];
3190          for (int i = 0; i < numberColumns_; i++)
3191               obj[i] = 0.0;
3192          objective_ = new ClpLinearObjective(obj, numberColumns_);
3193          delete [] obj;
3194          primal(1);
3195          delete objective_;
3196          objective_ = savedObjective;
3197          finalStatus = status();
3198     }
[1610]3199     eventHandler()->event(ClpEventHandler::presolveEnd);
[1650]3200     delete pinfo;
[1525]3201     return finalStatus;
[225]3202}
3203// General solve
[1525]3204int
[225]3205ClpSimplex::initialSolve()
3206{
[1525]3207     // Default so use dual
3208     ClpSolve options;
3209     return initialSolve(options);
[225]3210}
3211// General dual solve
[1525]3212int
[225]3213ClpSimplex::initialDualSolve()
3214{
[1525]3215     ClpSolve options;
3216     // Use dual
3217     options.setSolveType(ClpSolve::useDual);
3218     return initialSolve(options);
[225]3219}
[1655]3220// General primal solve
[1525]3221int
[225]3222ClpSimplex::initialPrimalSolve()
3223{
[1525]3224     ClpSolve options;
3225     // Use primal
3226     options.setSolveType(ClpSolve::usePrimal);
3227     return initialSolve(options);
[225]3228}
[891]3229// barrier solve, not to be followed by crossover
[1525]3230int
[891]3231ClpSimplex::initialBarrierNoCrossSolve()
3232{
[1525]3233     ClpSolve options;
3234     // Use primal
3235     options.setSolveType(ClpSolve::useBarrierNoCross);
3236     return initialSolve(options);
[891]3237}
3238
3239// General barrier solve
[1525]3240int
[891]3241ClpSimplex::initialBarrierSolve()
3242{
[1525]3243     ClpSolve options;
3244     // Use primal
3245     options.setSolveType(ClpSolve::useBarrier);
3246     return initialSolve(options);
[891]3247}
3248
[225]3249// Default constructor
3250ClpSolve::ClpSolve (  )
3251{
[1525]3252     method_ = automatic;
3253     presolveType_ = presolveOn;
3254     numberPasses_ = 5;
3255     int i;
3256     for (i = 0; i < 7; i++)
3257          options_[i] = 0;
3258     // say no +-1 matrix
3259     options_[3] = 1;
3260     for (i = 0; i < 7; i++)
3261          extraInfo_[i] = -1;
3262     independentOptions_[0] = 0;
3263     // But switch off slacks
3264     independentOptions_[1] = 512;
3265     // Substitute up to 3
3266     independentOptions_[2] = 3;
3267
[225]3268}
[800]3269// Constructor when you really know what you are doing
3270ClpSolve::ClpSolve ( SolveType method, PresolveType presolveType,
[1525]3271                     int numberPasses, int options[6],
3272                     int extraInfo[6], int independentOptions[3])
[800]3273{
[1525]3274     method_ = method;
3275     presolveType_ = presolveType;
3276     numberPasses_ = numberPasses;
3277     int i;
3278     for (i = 0; i < 6; i++)
3279          options_[i] = options[i];
3280     options_[6] = 0;
3281     for (i = 0; i < 6; i++)
3282          extraInfo_[i] = extraInfo[i];
3283     extraInfo_[6] = 0;
3284     for (i = 0; i < 3; i++)
3285          independentOptions_[i] = independentOptions[i];
[800]3286}
[225]3287
[1525]3288// Copy constructor.
[225]3289ClpSolve::ClpSolve(const ClpSolve & rhs)
3290{
[1525]3291     method_ = rhs.method_;
3292     presolveType_ = rhs.presolveType_;
3293     numberPasses_ = rhs.numberPasses_;
3294     int i;
3295     for ( i = 0; i < 7; i++)
3296          options_[i] = rhs.options_[i];
3297     for ( i = 0; i < 7; i++)
3298          extraInfo_[i] = rhs.extraInfo_[i];
3299     for (i = 0; i < 3; i++)
3300          independentOptions_[i] = rhs.independentOptions_[i];
[225]3301}
3302// Assignment operator. This copies the data
[1525]3303ClpSolve &
[225]3304ClpSolve::operator=(const ClpSolve & rhs)
3305{
[1525]3306     if (this != &rhs) {
3307          method_ = rhs.method_;
3308          presolveType_ = rhs.presolveType_;
3309          numberPasses_ = rhs.numberPasses_;
3310          int i;
3311          for (i = 0; i < 7; i++)
3312               options_[i] = rhs.options_[i];
3313          for (i = 0; i < 7; i++)
3314               extraInfo_[i] = rhs.extraInfo_[i];
3315          for (i = 0; i < 3; i++)
3316               independentOptions_[i] = rhs.independentOptions_[i];
3317     }
3318     return *this;
[225]3319
3320}
3321// Destructor
3322ClpSolve::~ClpSolve (  )
3323{
3324}
[1650]3325// See header file for details
[1525]3326void
3327ClpSolve::setSpecialOption(int which, int value, int extraInfo)
[225]3328{
[1525]3329     options_[which] = value;
3330     extraInfo_[which] = extraInfo;
[225]3331}
[1525]3332int
[225]3333ClpSolve::getSpecialOption(int which) const
3334{
[1525]3335     return options_[which];
[225]3336}
3337
3338// Solve types
[1525]3339void
[1402]3340ClpSolve::setSolveType(SolveType method, int /*extraInfo*/)
[225]3341{
[1525]3342     method_ = method;
[225]3343}
3344
[1525]3345ClpSolve::SolveType
[225]3346ClpSolve::getSolveType()
3347{
[1525]3348     return method_;
[225]3349}
<