<div dir="ltr">As a follow on question, if the answer to the original question is that there is indeed a starting condition that will result in the solution path being the same in multiple runs, is there also then a starting condition seed that will guarantee a different path?  This would also be very helpful because I could start multiple solvers with different seeds in order to generate a family of optimal paths.</div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Sep 7, 2017 at 1:39 PM, Nathan Petty <span dir="ltr"><<a href="mailto:nathanlpetty@gmail.com" target="_blank">nathanlpetty@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">I am solving a TSP problem using CBC(2.9.9) and I have built a subtour<br>
elimination procedure that adds subtour busting constraints and<br>
resolves. It keeps adding these subtour elim constrains until the<br>
solver finds a feasible optimal solution.<br>
<br>
I save these subtour constraints in my database so that when I<br>
resolve, they are loaded into the initial formulation, and I should in<br>
theory not run into any more subtours because after all, it just found<br>
an optimal feasible using this set of constraints.  But, to my<br>
surprise, the solver finds more subtours (albiet many fewer than the<br>
first time).  incase it matters, every variable has a unique<br>
coefficient (driven my euclidean distance) in my obj function, so<br>
there's a nice gradient there to slide on.<br>
<br>
So there is something pseudo non-deterministic about the solution path<br>
and my gut feeling is that it might be related to a starting<br>
condition/initial solution?   So, is there a way to control that<br>
starting condition?  Is it due to something else I am not thinking<br>
about?<br>
<br>
Thanks,<br>
Nathan Petty<br>
</blockquote></div><br></div>