<div dir="ltr">Dear Benjamin,<div><br></div><div>Thank you for your comment.</div><div><br></div><div>I did not intend to generate _different_ solutions (after all, these are fixed by the constraints) only to randomly alter _the order_ in which they are enumerated. By doing this, one could enumerate eg the first 1000 solutions (when the space is much much larger) as a subsample. If the ordering is sufficiently random, sampling could in theory allow estimations when it is infeasible to enumerate the entire solution space.</div>
<div><br></div><div>I have tried to play around with this parameter, and the first subset of solutions presented are indeed different. although I admittedly do not know if the randomness involved is sound for sampling purposes.</div>
<div><br></div><div>Kind regards,</div><div><br></div><div>David</div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Mon, Sep 30, 2013 at 10:05 PM, Benjamin Hiller <span dir="ltr"><<a href="mailto:hiller@zib.de" target="_blank">hiller@zib.de</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Dear David,<br>
<br>
Am 30.09.2013 21:37, schrieb David Ruescas:<div class="im"><br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
Another idea I will be trying with Scip is that of solution sampling for<br>
probability estimation. Using scip's misc/permutationseed parameter one<br>
could perhaps generate solutions randomly, and then sample these solutions<br>
to estimate the probability of the variables taking some values. This could<br>
be useful if the solution space is very dense and the solution count<br>
explodes.<br>
</blockquote>
<br></div>
I'm afraid that this will not work as expected. If I am not mistaken, misc/permutationseed is used to change the problem model (ie order of constraints), but introduces no real randomness apart from affecting certain tie-breaking situations. It might help to generate different optimal solutions with the same objective value, though.<br>

<br>
In order to find different solutions, you can probaly use a randomized objective function. But be warned that the solutions found this way will certainly not be uniformly distributed. Thus you cannot compute any reasonable probability estimates from the results since you do not know the probability of each solution.<br>

<br>
Best regards,<br>
<br>
Benjamin<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
-- <br>
Benjamin Hiller                                           <a href="mailto:hiller@zib.de" target="_blank">hiller@zib.de</a><br>
Abteilung Optimierung                            phone <a href="tel:%2B49%2030%2084185-406" value="+493084185406" target="_blank">+49 30 84185-406</a><br>
Leiter Arbeitsgruppe Energie<br>
<br>
Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin (ZIB)<br>
Takustraße 7<br>
14195 Berlin<br>
</font></span></blockquote></div><br></div>