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Benders分解子问题过多，计算时间怎么降低 已有1人参与
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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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2楼2021-10-27 22:40:24
