<div dir="ltr"><div>Dear SCIP team,</div><div><span class="gmail-tlid-translation gmail-translation" lang="en"><span title="" class="gmail-">Merry Christmas!</span></span> and Happy New Year!</div><div><br></div><div>But still we have a question: how SCIP (and ParaSCIP) treat the problem where objective function is absent, i.e. equal to zero? <br></div><div>That is the problem  is actually a satisfiability problem, the search of a feasible solution for a set of constraints given.</div><div><br></div><div>My colleagues ask me to run ParaSCIP with some rather hard problem with binary variables of the above type, which took about 170 CPU*hour to be solved on rather power cluster.</div><div>In attempt to reduce solving time I have recommended them to reformulate the problem, i.e. to bring some constraints to the criterium via penalty function... But as a result we got much more hard problem with dozens more solving time (I even had to kill ParaSCIP after 1000 CPU*hours of calculating with gap around 20%).</div><div>The same effect was for variants of the same problems of smaller dimensions (solved by SCIP): converting some constraints to the penalty made the problem much more hader (for SCIP).</div><div><br></div><div>Can you tell a few words about SCIP's approach to the problem with constant goal function? May be there are some papers on the subject?</div><div><br></div><div>Sincerely yours,</div><div>Vladimir.<br></div></div>