Eine neue Hauptversion der SCIP Optimization Suite (https://www.scipopt.org/) wurde veröffentlicht.
Diese Open-Source-Software-Suite besteht aus dem Constraint-Integer-Programming-Solver und Branch-Cut-and-Price-Framework SCIP, dem generischen Dekompositions-Framework GCG, der Presolving-Bibliothek für gemischt-ganzzahlige lineare Probleme PaPILO, dem Linearen-Programmierungs-Solver SoPlex, dem Parallelisierungsframework UG sowie der Modellierungssprache ZIMPL. Sie umfasst einen der schnellsten und robustesten frei verfügbaren Solver für gemischt-ganzzahlige lineare, gemischt-ganzzahlige nichtlineare und Pseudoboolean-Optimierung.
Die Software wird im MODAL-SynLab am Zuse-Institut Berlin in Kooperation mehrerer akademischer und industrieller Partner entwickelt, darunter die MODAL-Partner HTW Berlin, ZIB, FICO, GAMS, Gurobi und Siemens.
Mit der brandneuen Version 10.0 ist nun ein neuer Lösungsmodus zum exakten Lösen rationaler gemischt-ganzzahliger Linearprogramme in SCIP verfügbar. Weitere Neuerungen umfassen einen neuen Presolver zur Erkennung implizit ganzzahliger Variablen, eine neuartige schnittebenbasierte Konfliktanalyse, einen Separator für Flower-Ungleichungen, zwei neue Heuristiken, ein neues Tool zur Erklärung von Unzulässigkeit, eine neue Schnittstelle für einen nichtlinearen Solver sowie Verbesserungen bei Symmetriebehandlung, Branching-Strategien und Benders-Zerlegung. Für GCG wurden neue Datenstrukturen und Dateiformate zum Speichern von Dekompositionen, neu entwickelte Solver für Pricing-Probleme, Parallelisierung des Pricings sowie Unterstützung zur direkten Behandlung von Branching- und Cutting-Entscheidungen in der erweiterten Formulierung hinzugefügt. Für einen detaillierten Überblick wurde von den über 30 Autorinnen und Autoren dieses Releases ein Release-Bericht erstellt:https://optimization-online.org/?p=32699
Die neue Version ist als Quellcode oder in vorkompilierter Form unter https://www.scipopt.org/index.php#download verfügbar.
