<div dir="ltr">Such performance variability can certainly occur. Changing the order of the data leads to ties being broken in different ways and other perturbations to the algorithm that can substantially effect its evolution. Small differences in the initial phases can lead to big differences later, especially for very difficult instances like the ones you are apparently facing. Section 5 in this paper discusses the phenomena:<div><br></div><div><a href="http://coral.ie.lehigh.edu/~ted/files/papers/miplib5.pdf" target="_blank">http://coral.ie.lehigh.edu/~<wbr>ted/files/papers/miplib5.pdf</a></div><div><br></div><div>See especially the figures on page 14 of he above paper illustrating that the amount of variability can be very different for different instances. Note that variability is significantly higher in the case of parallel computation, which introduces additional sources of variability. SYMPHONY runs in parallel by default, so you may be seeing the effects of that, which can arise even without changing the order of the data. See, e.g., Section 4.3 here:</div><div><br></div><div><font color="#1155cc"><u><a href="http://coral.ie.lehigh.edu/~ted/files/papers/Million11.pdf">http://coral.ie.lehigh.edu/~ted/files/papers/Million11.pdf</a></u></font><br><div><br></div><div>There are various ways to control this variability, but making a solver run deterministically typically degrades performance overall and we have chosen not o implement this in SYMPHONY. There is a discussion of this in Section 3.2.7 here: </div></div><div><br></div><div><a href="http://coral.ie.lehigh.edu/~ted/files/papers/ParallelMILPSurvey16.pdf">http://coral.ie.lehigh.edu/~ted/files/papers/ParallelMILPSurvey16.pdf</a><br></div><div><br></div><div>Hope this helps!</div><div><br></div><div>Cheers,</div><div><br></div><div>Ted</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, Nov 30, 2017 at 8:59 PM, Bill Magan <span dir="ltr"><<a href="mailto:bill.magan@gmail.com" target="_blank">bill.magan@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">We are running what should be a fairly basic optimization for 13 million records with 24 constraints on our matrix.  Is there any reason why the time to reach the first feasible solution would vary by several hours (sometimes runs in 2 hours other times more than 8 hours) based on the order of the data ?<br>
<br>
Thank you,<br>
Bill<br>
<br>
Sent from my iPhone<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
Symphony mailing list<br>
<a href="mailto:Symphony@list.coin-or.org">Symphony@list.coin-or.org</a><br>
<a href="https://list.coin-or.org/mailman/listinfo/symphony" rel="noreferrer" target="_blank">https://list.coin-or.org/<wbr>mailman/listinfo/symphony</a><br>
</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br><div class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr">Dr. Ted Ralphs<br>Professor and Interim Department Chair<br>Industrial and Systems Engineering<br>Lehigh University<br>(610) 628-1280<br>ted 'at' lehigh 'dot' edu<br><a href="http://coral.ie.lehigh.edu/~ted" target="_blank">coral.ie.lehigh.edu/~ted</a><br></div></div></div></div></div></div>
</div>