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poemer

银虫 (小有名气)

[求助] Benders分解子问题过多,计算时间怎么降低 已有1人参与

电力系统优化相关,涉及大规模混合整数规划问题求解。
主问题是机组启停机、备用等优化
子问题是基于子问题的决策,在给定调整范围内调整,达到最小切负荷(最优潮流)。


子问题有上百个,如果子问题数目过多(几百个吧),迭代计算非常慢,该怎么处理?
迭代100次,每次3分钟,那都得要4小时以上的计算时间。

我试过matlab的并行计算(parfor),时间确实能缩短到1小时左右,但计算时间还是太长了。
不过子问题没有对偶计算,是直接计算的原问题,这部分改成对偶计算可能快一点,正打算试一下……

想问问各位大佬,对于大规模优化求解,一般是怎么提升计算效率的。
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666dim666

铁虫 (初入文坛)

【答案】应助回帖

你的子问题是多场景下的优化吧,如果是,那么尽量将原始场景缩减到5到10个场景,搞几百个场景没啥用。
2楼2021-10-27 22:40:24
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