<div dir="ltr">Dear SCIPers,<div><br></div><div>I am using reoptimization to solve a series of binary IPs, and I suspect I am doing it wrong.</div><div><br></div><div>My problem is analogous, I think, to the k-Constrained
Shortest Path Problem mentioned in Section 4.2 of Jakob Witzig's master thesis. For my original IP I want to get the optimal solution, then the 2nd best, then 3rd best and so on. The objective function never changes.</div><div><br></div><div>I have set reoptimization/enable to TRUE and then do the following:</div><div><br></div><div>Do k times:</div><div>---Solve problem    SCIP_CALL( SCIPsolve(scip) );</div><div>---store information sufficient to identify optimal solution OPTSOL</div><div>---SCIP_CALL( SCIPfreeTransform(scip) );</div><div><div>---add in constraint ruling out just OPTSOL</div><div><br></div><div>I notice that there is a parameter </div># separate the optimal solution, i.e., for constrained shortest path<br># [type: bool, range: {TRUE,FALSE}, default: FALSE]<br>reoptimization/sepabestsol = FALSE<div><br></div><div>which, I suspect, can be used to do what I am doing 'by hand'. Is this the case?</div><div><br></div><div>More generally, I would appreciate knowing the correct recipe for doing this sort of thing (when using the SCIP callable library).</div><div><br></div><div>James</div><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature">James Cussens<br>Dept of Computer Science &<br>York Centre for Complex Systems Analysis<br>Room 326, The Hub, Deramore Lane            Tel    +44 (0)1904 325371<br>University of York                                        Fax  +44 (0)1904 500159<br>York YO10 5GE, UK                               <a href="http://www.cs.york.ac.uk/~jc" target="_blank">http://www.cs.york.ac.uk/~jc</a><br><a href="http://www.york.ac.uk/docs/disclaimer/email.htm" target="_blank">http://www.york.ac.uk/docs/disclaimer/email.htm</a></div>
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