<div dir="ltr">Dear SCIP team,<br><br>I am currently working on an MILP scheduling problem using SCIP (with python Pyomo framework).<br>I’m hoping to get some clarity on the following questions (or if there are docs for reference do let me know).<br><br>Using Pyomo framework, SCIP 6.0.0 does not seem to report back the final “dualbound” and “primalbound”. Is this expected?<br>I'm currently reading the gap results based on the SCIP terminal print out.<br><br>I'm also looking to improve the current performance (time to gap) of the model.<br>I’ve tried the preset changes suggested by SCIP (set emphasis feasibility gives the best current time to gap), but would like to make more granular changes.<br>For this we have a few questions:<br><ol><li>Are there any suggested strategies to employ in changing individual params?</li><li>Should I tackle granular settings in a specific order? (Try presolve first, then heuristics, and later nodeselection etc.)</li><li>Are automated parameter tuning methods available? (similar to Bayesian parameter tuning in ML)</li><li>Are there other low hanging fruits I should try to improve performance before making granular changes?</li></ol><br>Additionally, I've experienced that different hardware led to different performance outcomes (the hardware had ample headroom in each test).<br>Is this behavior expected?<br><br>Any help would be much appreciated. <br><br>Regards,<br>Aiman Nazmi<br></div>