Siftdisplay（整数）

确定显示的筛选进度信息的数目。 （默认值=1） 0无显示 1显示主要迭代 2显示LP子问题的信息 Siftitlim(整数)

如果没有收敛到最优解，设置筛选迭代的最多次数。 （默认值为最大化） Simdisplay（整数）

此选项控制CPLEX在优化过程中的报告（通常在屏幕上显示）。设定值的增加导致显示的信息量的增加。

（默认值=1）

0 直到找到最佳解决方案，无迭代消息发出。

1 每个refactorization后都会发出一个迭代日志消息。每个条目都降包含迭代数量、规模不可行或客观的价值

2 每次迭代后会发出一个迭代日志消息。变量等进入基础也将发出。 Singlim（整数）

奇异限制设置限制了尝试的次数。当遇到奇点时， CPLEX将修复基础。一旦超出限制，CPLEX将在用发现的最佳因子取代现有的基础。任何非负整数的值是有效的。

（默认值=10） Solnpool（字符串）

解池使您能够生成并存储多个MIP问题的解决方案。该选项要存成一个GDX文件名。这个GDX文件中包含CPLEX产生的不同的解决方案的所有信息。在GAMS程序内部，你可以处理GDX的文件，并知道不同的解决方案的文件。请参见来自GAMS模型库中GAMS/ CPLEX求解器的指导性文件和示例模型solnpool.gms。

Solnpoolagap（真值）

设置解决方案池中每个解决方案的客观约束的绝对公差。如果方案没有在解决方案池中，就说明方案比现任的解决方案差（无论是最小化问题的一个更大的解还是最大化问题的一个较小的解）。解决方案池的绝对距离与解决方案池的相对差距solnpoolgap可能会有所不同：例如，你可以通过绝对差距或解决方案与现有方案的相对差距在1％内来控制解决方案必须在15个单位内。只有当一个方案的相对和绝对差距都是有效的，我们才能接受这个解决方案。

解决方案池的绝对差距的参数，也可以用来作为设置过程的停止标准：如果不能枚举初更多的解决方案以符合目标的要求，那么它将会停止。在绝对差距参数和相对差距参数都存在时，两者中较小的参数达到时，填充停止。 （默认值=1e+075）

Solnpoolcapacity(整数)

限制解决方案池中解的数量。在大多数情况下，solnpoolcapacity解决方案将被存储在池中。多余的解决方案被管理在解决方案的替换策略池中，用替换的参数solnpoolreplace表征。如果solnpoolcapacity不断产生，优化过程（MIP的优化或填充过程）将不会停止。相反，停止一般通过设置固定的节点、时限、populatelim、solnpoolgap和solnpoolagap。

(默认值= 2100000000) Solnpoolgap（真值）

设置解决方案池中一个解决方案的客观约束的相对宽容度。通过这个措施，比现有方案差得解决方案都不保存在解决池中（无论是最小化的一个较大解还是最大化的一个较小解）。解决方案的绝对差距solnpoolagap和解决方案池的相对差距的值可能不同：你可以通过绝对差距或解决方案与现有方案的相对差距在1％内来控制解决方案必须在15个单位内。只有当一个方案的相对和绝对差距都是有效解决方案池的相对差距的参数，也可以用来作为设置过程的停止标准：如果不能枚举初更多的解决方案以符合目标的要求，那么它将会停止。在绝对差距参数和相对差距参数都存在时，两者中较小的参数达到时，填充停止。 （默认值=1e+075）

Solnpoolintensity(整数型）

有产生使解集和时间、内存消耗之间达到平衡的解的作用。这个参数适用于MIP优化和populate过程。

取值在1到4之间，表示需要寻找更多数量的解努力程度。数值越高，表示得到的解的数量越多，但消耗的时间的内存也越多。

（默认值=0）

0自动。它的默认值为0，允许CPLEX选择执行的强度。

1轻度：快速生成少数几个解。对于值1，MIP优化的性能不受影响.在次情况下没有缓存，也没有额外的内存消耗。然而，populate很快就会产生只有少数解决方案。在此设置下，需要更多数量的解时，软件速度变慢。当需要较大数量的解时，调高参数的数值。

2中度：产生较大量的解。对于值2，一些信息是存储在内存中，这样很容易产生大数量的解。这样存储信息对内存会产生影响，但不会导致MIP优化的减慢。在值为2的情况下，调用populate可能产生足够多数量的满足大多数目标的解。对于大多数模型这个值是一个不错的选择。

3强度：产生大量的解和预期的性能损失。对于值3，该算法能更积极的计算和存储信息，以产生大量的解。同值1和2相比，这个值会产生更大量的解，但它会减缓的MIP优化速度和增加内存消耗。当该参数值取2且不能产生足够数量的解时，该参数才设置为3。

4超强度：枚举所有切实可行的解。对于值4，算法生成模型的所有解决方案。即使是小型的模型，可能的解的数量也很可能是巨大的；同时，枚举所有的解需要消耗大量的时间和内存。

solnpoolpop (整数型)

常规的MIP优化会在发现incumbents时自动将其添加到解集中。CPLEX还提供了一个能产生多种解的populate过程。无论是用来替代常规的MIP优化器或作为MIP优化器的继任者，都可以调用此过程。您还可以连续多次调用此过程，来需找不同的解的解空间（见选项solnpoolpoprepeat）。特别地，如果发现的第一个解，不能令您满意，您可以多次调用此过程以找到更多的解。

（默认值=0）

1只收集在常规优化过程中得到的incumbents。 2调用populate过程。 solnpoolpopdel (字符型)

在GAMS程序指定solnpoolpoprepeat累继续寻找替代解后，读入此选项指定的文件。解的数量将被记录在这个文件中，当再次调用populate过程时，这个解的数量将被从解集中删除。这个文件将在执行GAMS/ CPLEX过程后被自动删除。

solnpoolpoprepeat (字符型)

在populate 过程终止后（见选项solnpoolpop）。调用GAMS程序中的指定

选项，可以检查解集中的解的情况和决定是否再次运行 populate 过程。如果GAMS程序正常终止（没有编译或执行时的错误），会反复执行程序，寻找新的替代解。

solnpoolprefix (字符型) (默认值 = soln) solnpoolreplace (整数型) （默认值=0）

0将第一个解（最早）替换为最新的解；先进先出 1更换有最坏的目标的解

2更换解以建立一个多样化的解集合 solutiontarget (整数型)

解决一个非凸、连续二次模型时，此参数用于指定解的类型。只有当CPLEX使用无交叉屏障（ the barrier algorithm without crossover ）算法，以解决非凸连续二次模型（QP）时，此参数产生影响；也就是说，该模型的变量是连续的，目标函数包括一个二次项且不是半正定（PSD）的。

（默认值=0）

0自动。CPLEX首先尝试计算一个可证明的最优解。如果因为目标函数不是凸函数，CPLEX不能计算出一个可证明的最优解，CPLEX将返回一个错误（Q不是半正定的（PSD））。

1寻找凸模型的一个全局最优解

2寻找一个满足一阶最优性条件但没有最优的保证的解。首先， CPLEX尝试计算出一个可证明的最优解。如果因为目标函数不是凸函数，CPLEX不能计算出一个可证明的最优解，则CPLEX将会寻找一个不一定是全局最优的解但满足一阶最优性条件的解。

solvefinal (整数型)

有时经过“剪支”求解过程，解出固定的离散变量问题的解的过程需要较长的时间，但用户感兴趣的只是解的原始值。在这种情况下，solvefinal可用关掉这一最终解。没有最终解后，即没有适当的边际值，只有0返回给GAMS。

（默认值=1） 0不解出固定问题

1解出固定问题，同时返回对偶问题（duals）

startalg (整数型)

选择用于初始松弛优化MIP的算法。 （默认值=0） 0自动

1原始单纯形法 2对偶单纯形法 3网络单纯形法 4屏障法（Barrier） 5筛分法（Sifting） 6并行法(Concurrent) Strongcandlim（整数）

强大的分支（varsel= 3）候选名单的长度限制。 （默认值为10） strongitlim（整数）

（varsel3）强大的分支，每个分支的迭代数量的限制。默认值0将导致对于自动选择的限制通常是令人满意的。如果时间每节点过高，尝试降低这个值。如果每个节点的时间合理，尝试增加该值，CPLEX会有小进展。

（默认值为0） subalg（整数）

在每个节点上的线性子问题解决的策略 （默认值为0） 0自动 1原始单纯 2对偶单纯形

3网络优化其次是对偶单纯形 4屏障与交叉 5筛分

submipnodelim（整数）

控制RINS subMIP的节点数量。请参阅选项rinsheur。 （默认值为500）