Amazing results with ODH|CPLEX

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We tested ODH|CPLEX 4.24 on Miplib Open-v7 Models, a public collection of 286 models to which and optimal solution has not been proven. 257 of these are known to have a feasible solution. ODH|CPLEX proved optimality on 6 models and found better solutions in 2 hours, to 40% of the models with 12 threads and 35% with 8 threads. ODH|CPLEX matched on 21% of the models.

Data & Analytics

Optimization Direct Inc.
October 2019
Amazing results with
ODH|CPLEX

Miplib Open-v7 Models
• Public collection of 286 models to which an optimal
solution has not been proven
• 257 models are known to have a feasible solution
• No solution found to 29 models
• Tried ODH|CPLEX on this set
• Proves optimality on 9 models
• Finds better solutions than the ‘best known’ in 2 hours to
101 (39%) of them with 8 threads (43% with 16 threads)
• Finds solutions to 5 models where no solution found before

Better Solutions: 8 Threads, 2 hrs
• Optimality on 6 models (2 absolute)
• Better solutions on 39%, matched on 19%
• ‘Top Ten’:
Model Best known ODH Soln Diff Gap Time
rmine25 -2553.479 -10831.51 324.2% 240% 2792
rmine21 -2645.005 -10500.37 297.0% 1.70% 2613
mining 531134254.8 -793124325 249.3% 16.25% 512
eva1aprime6x6opt -3.04087066 -6.764053 122.4% 6795% 84
lr1dr12vc10v70b-t360 8892940.708 1196600.61 86.5% 17.70% 137
fastxgemm-n3r23s5t6 27087 6087 77.5% 98.62% 901
neos-4292145-piako 112705.8 37302 66.9% 58.38% 300
allcolor58 3378 1403 58.5% 97.01% 516
allcolor10 159 67 57.9% 91.04% 92
neos-5273874-yomtsa 128.7594515 54.889718 57.4% 100% 809

Optimal Solutions: 8 Threads, 2 hrs
Proved optimality on 10 models
• 4 completed search (‘zero tolerance’)
• 6 may have been proved to tolerance before
Model Best known ODH Soln Diff Gap Time
graph20-80-1rand -6 -6 0.00% 0.00% 7165
neos-4335793-snake 43 27 37.2% 0.00% 4510
neos-954925 -237.769 -237.769 0.0% 0.00% 2391
breastcancer-regularized 35.71 35.77-0.15% 0.00% 9
snp-06-004-052 1869531920 1869538126 0.0% 0.00% 474
neos-4290317-perth 3017386 3017333 0.0% 0.01% 5900
neos-3068746-nene 61910284 61910284 0.0% 0.01% 3420
gmut-76-40 -14169443 -14168137 0.0% 0.01% 141
minutedispatchstrategy 3109.9 3109.9 0.0% 0.01% 5545
gmut-76-50 -1417139 -14170547 0.0% 0.01% 1491

Useable Solutions: 8 Threads, 2 hrs
Useable results on at least 7 models:
• ODH gives gap < 5%
• previous gap > 5%
Model Best known ODH Soln Diff Gap
neos-4335793-snake 43 27 37.2% 0.00%
adult-regularized 7022.95 10.16 99.9% 0.01%
pizza27i 773290 701882 9.2% 1.24%
rmine21 -2645.00 -10500.37 297% 1.70%
lr1dr04vc05v17a-t360 416992.41 255588.98 38.7% 3.04%
fhnw-binschedule0 16642 16188 2.7% 3.37%
bppc6-06 212 210 0.9% 4.29%

New Solutions: 8 Threads, 2 hrs
Gets solutions to 5 models of 29 where no solution found before
Model ODH Soln Gap
kosova1 2027 100.00%
neos-3740487-motru 164.4692 7.49%
neos-4535459-waipa 26192754 100.00%
neos-4545615-waita 8879 59.18%
neos-5189128-totara 35987269 98.69%

Conclusions
• Customers now want to solve larger and large models
• Hard size barriers to solve (to optimality) or even to
getting a solution at all
• ODHeuristics can find good solutions
• Useful on small(er) models too
• ODH|CPLEX can provide solutions of proven optimality
quality
• Parallel solution methods best way of exploiting modern
hardware (although limited by memory bus speeds)

Benchmarking and Evaluation
• If you think that ODHeuristics and/or
ODH|CPLEX might work for you:
• send us your difficult matrices and we will send you the
results
• request an evaluation copy

Case: Quality Management—Toyota Quality Control Analytics at Toyota As part of the process for improving the quality of their cars, Toyota engineers have identifi ed a potential improvement does happen to get too large, it can cause the accelerator to bind and create a potential problem for the driver. (Note: This part of the case has been fabricated for teaching purposes, and none of these data were obtained from Toyota.) Let’s assume that, as a first step to improving the process, a sample of 40 washers coming from the machine that produces the washers was taken and the thickness measured in millimeters. The following table has the measurements from the sample: 1.9 2.0 1.9 1.8 2.2 1.7 2.0 1.9 1.7 1.8 1.8 2.2 2.1 2.2 1.9 1.8 2.1 1.6 1.8 1.6 2.1 2.4 2.2 2.1 2.1 2.0 1.8 1.7 1.9 1.9 2.1 2.0 2.4 1.7 2.2 2.0 1.6 2.0 2.1 2.2 Questions 1 If the specification is such that no washer should be greater than 2.4 millimeters, assuming that the thick-nesses are distributed normally, what fraction of the output is expected to be greater than this thickness? The average thickness in the sample is 1.9625 and the standard deviation is .209624. The probability that the thickness is greater than 2.4 is Z = (2.4 – 1.9625)/.209624 = 2.087068 1 - NORMSDIST(2.087068) = .018441 fraction defective, so 1.8441 percent of the washers are expected to have a thickness greater than 2.4. 2 If there are an upper and lower specification, where the upper thickness limit is 2.4 and the lower thick-ness limit is 1.4, what fraction of the output is expected to be out of tolerance? The upper limit is given in a. The lower limit is 1.4 so Z = (1.4 – 1.9625)/.209624 = -2.68337. NORMSDIST(-2.68337) = .003644 fraction defective, so .3644 percent of the washers are expected to have a thickness lower than 1.4. The total expected fraction defective would be .018441 + .003644 = .022085 or about 2.2085 percent of the washers would be expected to be out of tolerance. 3 What is the Cpk for the process? 4 What would be the Cpk for the process if it were centered between the specification limits (assume the process standard deviation is the same)? The center of the specification limits is 1.9, which is used for X-bar in the following: 5 What percentage of output would be expected to be out of tolerance if the process were centered? Z = (2.4 – 1.9)/.209624 = 2.385221 Fraction defective would be 2 x (1-NORMSDIST(2.385221)) = 2 x .008534 = .017069, about 1.7 percent. 6 Set up X - and range control charts for the current process. Assume the operators will take samples of 10 washers at a time. Observation Sample 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X-bar R 1 1.9 2 1.9 1.8 2.2 1.7 2 1.9 1.7 1.8 1.89 0.5 2 1.8 2.2 2.1 2.2 1.9 1.8 2.1 1.6 1.8 1.6 1.91 0.6 3 2.1 2.4 2.2 2.1 2.1 2 1.8 1.7 1.9 1.9 2.02 0.7 4 2.1 2 2.4 1.7 2.2 2 1.6 2 2.1 2.2 2.03 0.8 Mean: 1.9625 0.65 From Exhibit 10.13, with sample size of 10, A2 = .31, D3 = .22 and D4 = 1.78 The upper control limit for the X-bar ch.

MSc - Thesis PresentationTony Ponsonby CEng MIMechE MSc BEng(Hons)

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BDW Chicago 2016 - Don Deloach, CEO and President, Infobright - Rethinking Ar...

Big Data Week

All analysts and associated industry projections suggest the rate at which data volumes will grow continues to pick up momentum. While it may seem we are splitting at the seams now, projections suggest we are on the cusp of hitting the wall with current architectural models with no end in sight. When gaining insight from the data is a function of one or more complex queries, simply applying more hardware and more people becomes unfeasible. In this presentation, Infobright CEO Don DeLoach will discuss how high-value approximation can be used to gain equivalent insight to exact queries while overcoming the prohibitive time and costs associated with continuing with traditional models. Rethinking the problem using statistical metadata offers a compelling opportunity to overcome the mounting scale barriers by drastically reducing the resource requirements and query times to enable previously unattainable opportunities.

Making Scrum more powerful with some Kanban

Kirill Klimov

During years working with organizations of various sizes, often I see questions or challenges about which approach to use. Should it be Scrum or Kanban? To me, that question is often useless and almost always more harmful than helpful. Few approaches and methods I’ve used and am using these days on how to introduce useful practices without anchoring it to shiny names of frameworks to shift the focus of attention from hippy-hype to actionable helpful steps.

EX Optimization Studio* solves large-scale optimization problems and enables better business decisions and resulting financial benefits in areas such as supply chain management, operations, healthcare, retail, transportation, logistics and asset management. It has been applied in sectors as diverse as manufacturing, processing, distribution, retailing, transport, finance and investment. CPLEX Optimization Studio is an analytical decision support toolkit for rapid development and deployment of optimization models using mathematical and constraint programming. It combines an integrated development environment (IDE) with the powerful Optimization Programming Language (OPL) and high-performance ILOG CPLEX optimizer solvers. CPLEX Optimization Studio enables clients to: Optimize business decisions with high-performance optimization engines. Develop and deploy optimization models quickly by using flexible interfaces and prebuilt deployment scenarios. Create real-world applications that can significantly improve business outcomes. Optimization Direct has partnered with and entered into a technology licensing and distribution agreement with IBM. By combining the founders' industry and software experience and IBM’s CPLEX Optimization Studio product with the arsenal of Optimization modeling and solving tools from IBM provides customers the most powerful capabilities in the industry.

Missing-Value Handling in Dynamic Model Estimation using IMPL

Alkis Vazacopoulos

Presented in this short document is a description of how IMPL handles missing-values or missing-data when estimating dynamic models which inherently involve time-lagged or time-shifted input and output variables. Missing-values in a data set imply that for some reason the data is not available most likely due to a mal-functioning instrument or even lack of proper accounting. Missing-data handling is relatively well-studied especially for time-series or dynamic data given that it is not as easy as removing, ignoring or deleting bad sections of data when static or steady-state models are calibrated (Honaker and King, 2010; Smits and Baggelaar, 2010; Fisher and Waclawski, 2015). Unfortunately, all of their methods involve what is known as “imputation” i.e., replacing or substituting missing-data with some reasonably assumed value which is at the very least is a biased estimate. When regression techniques such as PLS and PCR are used (Nelson et. al., 2006) then missing-data can be handled without imputation by computing the input-output covariance matrices excluding the contribution from the missing-values given the temporal and structural redundancy in the system. However, it is shown in Dayal (1996) that using PLS and other types of regression techniques such as Canonical Correlation Regression (CCR) and Reduced Rank Regression (RRR) to fit non-parsimonious and non-parametric finite impulse/step response models (FIR/FSR), that this is not as reliable as fitting lower-ordered transfer functions especially considering the robust stability of the resulting model predictive controller if that is its intended use.

Finite Impulse Response Estimation of Gas Furnace Data in IMPL Industrial Mod...

Alkis Vazacopoulos

Presented in this short document is a description of how to estimate deterministic and stochastic non-parametric finite impulse response (FIR) models in IMPL applied to industrial gas furnace data identical to that found in TSE-GFD-IMF using parametric transfer-functions. The methodology of time-series analysis or system identification involves essentially three (3) stages (Box and Jenkins, 1976): (1) model structure identification, (2) model parameter estimation and (3) model checking and diagnostics. We do not address (1) which requires stationarity and seasonality assessment/adjustment, auto-, cross- and partial-correlation, etc. to establish the parametric transfer function polynomial degrees especially when we are using non-parametric FIR estimation. Instead we focus only on the parameter estimation and diagnostics. These types of parameter estimation problems involve dynamic and nonlinear relationships shown below and we solve these using IMPL’s Sequential Equality-Constrained QP Engine (SECQPE) and Supplemental Observability, Redundancy and Variability Estimator (SORVE). Other types of non-parametric identification known as Subspace Identification (Qin, 2006) and can used to estimate state-space models.

Industrial Modeling Service (IMS-IMPL)

Alkis Vazacopoulos

Our Industrial Modeling Service (IMS) involves several important (but rarely implemented) methods to significantly improve and advance your existing models and data. Since it is well-known that good decision-making requires good models and data, IMS is ideally suited to support this continuous-improvement endeavour. IMS is specifically designed to either co-exist with your existing design, planning, scheduling, etc. applications or these same models and data can be used seamlessly into our Industrial Modeling and Programming Language (IMPL) to create new value-added applications. The following techniques form the basis of our IMS offering.

Dither Signal Design Problem (DSDP) for Closed-Loop Estimation Industrial Mod...Alkis Vazacopoulos

Xmr im

Alkis Vazacopoulos

This short note describes a relatively simple methodology, procedure or approach to increase the performance of already installed industrial models used for optimization, control, simulation and/or monitoring purposes. The method is called Excess or X-Model Regression (XMR) where the concept of “excess modeling” or an X-model is taken from the field of thermodynamics to describe the departure or residual behaviour of real (non-ideal) gases and liquids from their ideal state (Kyle, 1999; Poling et. al., 2001; Smith et. al., 2001). It has also been applied to model the non-ideal or nonlinear behaviour of blending motor gasoline octanes with its synergistic and antagonistic interactional effects (Muller, 1992). The fundamental idea of XMR is to calibrate, train, fit or estimate, using actual data and multiple linear regression (MLR) or ordinary least squares (OLS), the deviations of the measured responses from the existing model responses. The existing model may be a glass, grey or black-box model (known or unknown, linear or nonlinear, implicit/open or explicit/closed) depending on the use of the model. That is, for optimization and control the model structure and parameters are available given that derivative information is required although for simulation and monitoring, the model may only be observed through the dependent output variables given the necessary independent input variables.

Distillation Curve Optimization Using Monotonic Interpolation

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Multi-Utility Scheduling Optimization (MUSO) Industrial Modeling Framework (M...

Alkis Vazacopoulos

Presented in this short document is a description of how to model and solve multi-utility scheduling optimization (MUSO) problems in IMPL. Multi-utility systems (co/tri-generation) are typically found in petroleum refineries and petrochemical plants (multi-commodity systems) especially when fuel-gas (i.e., off-gases of methane and ethane) is a co- or by-product of the production from which multi-pressure heating-, motive- and process-steam are generated on-site. Other utilities include hydrogen, electricity, water, cooling media, air, nitrogen, chemicals, etc. where a multi-utility system is shown in Figure 1 with an intermediate or integrated utility (both produced and consumed) such as fuel-gas, steam or electricity. Itemized benefit areas just for better management of an integrated steam network can be found in Pelham (2013) where his sample multi-pressure steam utility flowsheet is found in Figure 2.

Advanced Parameter Estimation (APE) for Motor Gasoline Blending (MGB) Indust...

Alkis Vazacopoulos

Presented in this short document is a description of how to model and solve advanced parameter estimation (APE) problems in IMPL. APE is the term given to the application of estimating, fitting or calibrating parameters in models involving a network, topology, superstructure or flowsheet. When estimating parameters with multiple linear regression (MLR), ordinary least squares (OLS), ridge regression (RR), principal component regression (PCR) and partial least squares (PLS) there is no explicit model but simply an X-block and Y-block of data. Hence, these methods are referred to as “non-parametric” or “data-based” methods as opposed to the “parametric” or “model-based” method used here. To solve these types of problems we use what is commonly referred to as “error-in-variables” (EIV) regression which is conveniently implemented as nonlinear data reconciliation and regression (NDRR) using the technology found in Kelly (1998a; 1998b; 1999) and Kelly and Zyngier (2008a). The primary benefit of using EIV (NDRR) over the other regression methods is that we can easily handle the inclusion of conservation laws and constitutive relations, explicitly, a must for any industrial estimation problem (IEP).

Hybrid Dynamic Simulation (HDS) Industrial Modeling Framework (HDS-IMF)Alkis Vazacopoulos

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UVic毕业证【微信95270640】（维多利亚大学毕业证成绩单本科学历）Q微信95270640(补办UVic学位文凭证书)维多利亚大学留信网学历认证怎么办理维多利亚大学毕业证成绩单精仿本科学位证书硕士文凭证书认证Seneca College diplomaoffer,Transcript办理硕士学位证书造假维多利亚大学假文凭学位证书制作UVic本科毕业证书硕士学位证书精仿维多利亚大学学历认证成绩单修改制作，办理真实认证、留信认证、使馆公证、购买成绩单，购买假文凭，购买假学位证，制造假国外大学文凭、毕业公证、毕业证明书、录取通知书、Offer、在读证明、雅思托福成绩单、假文凭、假毕业证、请假条、国际驾照、网上存档可查！【实体公司】办维多利亚大学维多利亚大学毕业证文凭证书学历认证学位证文凭认证办留信网认证办留服认证办教育部认证（网上可查实体公司专业可靠） — — — 留学归国服务中心 — — - 【主营项目】一.维多利亚大学毕业证成绩单使馆认证教育部认证成绩单等！二.真实使馆公证(即留学回国人员证明,不成功不收费) 三.真实教育部学历学位认证（教育部存档！教育部留服网站永久可查）四.办理各国各大学文凭(一对一专业服务,可全程监控跟踪进度) 国外毕业证学位证成绩单办理流程： 1客户提供维多利亚大学维多利亚大学毕业证文凭证书办理信息：姓名生日专业学位毕业时间等（如信息不确定可以咨询顾问：我们有专业老师帮你查询）； 2开始安排制作毕业证成绩单电子图； 3毕业证成绩单电子版做好以后发送给您确认； 4毕业证成绩单电子版您确认信息无误之后安排制作成品； 5成品做好拍照或者视频给您确认； 6快递给客户（国内顺丰国外DHLUPS等快读邮寄）。专业服务请勿犹豫联系我！本公司是留学创业和海归创业者们的桥梁。一次办理终生受用一步到位高效服务。详情请在线咨询办理,欢迎有诚意办理的客户咨询!洽谈。招聘代理：本公司诚聘英国加拿大澳洲新西兰美国法国德国新加坡各地代理人员如果你有业余时间有兴趣就请联系我们咨询顾问：+微信:95270640刀劈开抑或用拳头砸开每人抱起一大块就啃啃得满嘴满脸猴屁股般的红艳大家一个劲地指着对方吃吃地笑瓜裂得古怪奇形怪状却丝毫不影响瓜味甜丝丝的满嘴生津遍地都是瓜横七竖八的活像掷满了一地的大石块摘走二三只爷爷是断然发现不了的即便发现爷爷也不恼反而教山娃辨认孰熟孰嫩孰甜孰淡名义上是护瓜往往在瓜棚里坐上一刻饱吃一顿后山娃就领着阿黑漫山遍野地跑阿黑是一条黑色的大猎狗挺机灵的是山娃多年的忠实伙伴平时山娃上学阿黑也静

一比一原版(UPenn毕业证)宾夕法尼亚大学毕业证成绩单

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一比一原版(Bradford毕业证书)布拉德福德大学毕业证如何办理

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Sample_Global Non-invasive Prenatal Testing (NIPT) Market, 2019-2030.pdf

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一比一原版(UMich毕业证)密歇根大学|安娜堡分校毕业证成绩单

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一比一原版(YU毕业证)约克大学毕业证成绩单

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一比一原版(CBU毕业证)卡普顿大学毕业证如何办理

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CBU毕业证offer【微信95270640】《卡普顿大学毕业证书》《QQ微信95270640》学位证书电子版：在线制作卡普顿大学毕业证成绩单GPA修改（制作CBU毕业证成绩单CBU文凭证书样本）、卡普顿大学毕业证书与成绩单样本图片、《CBU学历证书学位证书》、卡普顿大学毕业证案例毕业证书制作軟體、在线制作加拿大硕士学历证书真实可查. 如果您是以下情况，我们都能竭诚为您解决实际问题：【公司采用定金+余款的付款流程，以最大化保障您的利益，让您放心无忧】 1、在校期间，因各种原因未能顺利毕业，拿不到官方毕业证+微信95270640 2、面对父母的压力，希望尽快拿到卡普顿大学卡普顿大学毕业证成绩单； 3、不清楚流程以及材料该如何准备卡普顿大学卡普顿大学毕业证成绩单； 4、回国时间很长，忘记办理； 5、回国马上就要找工作，办给用人单位看； 6、企事业单位必须要求办理的；面向美国乔治城大学毕业留学生提供以下服务: 【★卡普顿大学卡普顿大学毕业证成绩单毕业证、成绩单等全套材料，从防伪到印刷，从水印到钢印烫金，与学校100%相同】【★真实使馆认证（留学人员回国证明），使馆存档可通过大使馆查询确认】【★真实教育部认证，教育部存档，教育部留服网站可查】【★真实留信认证，留信网入库存档，可查卡普顿大学卡普顿大学毕业证成绩单】我们从事工作十余年的有着丰富经验的业务顾问，熟悉海外各国大学的学制及教育体系，并且以挂科生解决毕业材料不全问题为基础，为客户量身定制1对1方案，未能毕业的回国留学生成功搭建回国顺利发展所需的桥梁。我们一直努力以高品质的教育为起点，以诚信、专业、高效、创新作为一切的行动宗旨，始终把“诚信为主、质量为本、客户第一”作为我们全部工作的出发点和归宿点。同时为海内外留学生提供大学毕业证购买、补办成绩单及各类分数修改等服务；归国认证方面，提供《留信网入库》申请、《国外学历学位认证》申请以及真实学籍办理等服务，帮助众多莘莘学子实现了一个又一个梦想。专业服务，请勿犹豫联系我如果您真实毕业回国，对于学历认证无从下手，请联系我，我们免费帮您递交诚招代理：本公司诚聘当地代理人员，如果你有业余时间，或者你有同学朋友需要，有兴趣就请联系我你赢我赢，共创双赢你做代理，可以帮助卡普顿大学同学朋友你做代理，可以拯救卡普顿大学失足青年你做代理，可以挽救卡普顿大学一个个人才你做代理，你将是别人人生卡普顿大学的转折点你做代理，可以改变自己，改变他人，给他人和自己一个机会道银边山娃摸索着扯了扯灯绳小屋顿时一片刺眼的亮瞅瞅床头的诺基亚山娃苦笑着摇了摇头连他自己都感到奇怪居然又睡到上午点半掐指算算随父亲进城已一个多星期了山娃几乎天天起得这么迟在乡下老家暑假五点多山娃就醒来在爷爷奶奶嘁嘁喳喳的忙碌声中一骨碌爬起把牛驱到后龙山再从莲塘里采回一蛇皮袋湿漉漉的莲蓬也才点多点半早就吃过早餐玩耍去了山娃的家在闽西山区依山傍水山清水秀门前潺潺流淌的蜿蜒小溪一直都是山娃和小伙伴们盛试

一比一原版(TWU毕业证)西三一大学毕业证成绩单

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一比一原版(UofS毕业证书)萨省大学毕业证如何办理

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一比一原版(QU毕业证)皇后大学毕业证成绩单

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QU毕业证【微信95270640】办理皇后大学毕业证原版一模一样、QU毕业证制作【Q微信95270640】《皇后大学毕业证购买流程》《QU成绩单制作》皇后大学毕业证书QU毕业证文凭皇后大学本科毕业证书,学历学位认证如何办理【留学国外学位学历认证、毕业证、成绩单、大学Offer、雅思托福代考、语言证书、学生卡、高仿教育部认证等一切高仿或者真实可查认证服务】代办国外（海外）英国、加拿大、美国、新西兰、澳大利亚、新西兰等国外各大学毕业证、文凭学历证书、成绩单、学历学位认证真实可查。 1:1完美还原海外各大学毕业材料上的工艺：水印阴影底纹钢印LOGO烫金烫银LOGO烫金烫银复合重叠。文字图案浮雕激光镭射紫外荧光温感复印防伪。可办理以下真实皇后大学存档留学生信息存档认证： 1皇后大学真实留信网认证（网上可查永久存档无风险百分百成功入库）； 2真实教育部认证（留服）等一切高仿或者真实可查认证服务（暂时不可办理）； 3购买英美真实学籍（不用正常就读直接出学历）； 4英美一年硕士保毕业证项目（保录取学校挂名不用正常就读保毕业）留学本科/硕士毕业证书成绩单制作流程： 1客户提供办理信息：姓名生日专业学位毕业时间等（如信息不确定可以咨询顾问：我们有专业老师帮你查询皇后大学皇后大学硕士毕业证成绩单）； 2开始安排制作皇后大学毕业证成绩单电子图； 3皇后大学毕业证成绩单电子版做好以后发送给您确认； 4皇后大学毕业证成绩单电子版您确认信息无误之后安排制作成品； 5皇后大学成品做好拍照或者视频给您确认； 6快递给客户（国内顺丰国外DHLUPS等快读邮寄） — — — — — — — — — — — 《文凭顾问Q/微：95270640》很感动很无奈房东的儿子小伍笨手笨脚的不会说普通话满口粤语态度十分傲慢一副盛气凌人的样子山娃试图接近他跟他交友与城里人交友但他俩就好像是两个世界里的人根本拢不到一块儿不知不觉山娃倒跟周围出租屋里的几个小伙伴成了好朋友因为他们也是从乡下进城过暑假的小学生快乐的日子总是过得飞快山娃尚未完全认清那几位小朋友时他们却一个接一个地回家了山娃这时才恍然发现二个月的暑假已转到了尽头他的城市生活也将划上一个不很圆义

一比一原版(Deakin毕业证书)迪肯大学毕业证如何办理

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哪里卖(usq毕业证书)南昆士兰大学毕业证研究生文凭证书托福证书原版一模一样

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一比一原版(UniSA毕业证书)南澳大学毕业证如何办理

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Amazing results with ODH|CPLEX

1. Optimization Direct Inc. October 2019 Amazing results with ODH|CPLEX

2. Miplib Open-v7 Models • Public collection of 286 models to which an optimal solution has not been proven • 257 models are known to have a feasible solution • No solution found to 29 models • Tried ODH|CPLEX on this set • Proves optimality on 9 models • Finds better solutions than the ‘best known’ in 2 hours to 101 (39%) of them with 8 threads (43% with 16 threads) • Finds solutions to 5 models where no solution found before

3. Better Solutions: 8 Threads, 2 hrs • Optimality on 6 models (2 absolute) • Better solutions on 39%, matched on 19% • ‘Top Ten’: Model Best known ODH Soln Diff Gap Time rmine25 -2553.479 -10831.51 324.2% 240% 2792 rmine21 -2645.005 -10500.37 297.0% 1.70% 2613 mining 531134254.8 -793124325 249.3% 16.25% 512 eva1aprime6x6opt -3.04087066 -6.764053 122.4% 6795% 84 lr1dr12vc10v70b-t360 8892940.708 1196600.61 86.5% 17.70% 137 fastxgemm-n3r23s5t6 27087 6087 77.5% 98.62% 901 neos-4292145-piako 112705.8 37302 66.9% 58.38% 300 allcolor58 3378 1403 58.5% 97.01% 516 allcolor10 159 67 57.9% 91.04% 92 neos-5273874-yomtsa 128.7594515 54.889718 57.4% 100% 809

4. Optimal Solutions: 8 Threads, 2 hrs Proved optimality on 10 models • 4 completed search (‘zero tolerance’) • 6 may have been proved to tolerance before Model Best known ODH Soln Diff Gap Time graph20-80-1rand -6 -6 0.00% 0.00% 7165 neos-4335793-snake 43 27 37.2% 0.00% 4510 neos-954925 -237.769 -237.769 0.0% 0.00% 2391 breastcancer-regularized 35.71 35.77-0.15% 0.00% 9 snp-06-004-052 1869531920 1869538126 0.0% 0.00% 474 neos-4290317-perth 3017386 3017333 0.0% 0.01% 5900 neos-3068746-nene 61910284 61910284 0.0% 0.01% 3420 gmut-76-40 -14169443 -14168137 0.0% 0.01% 141 minutedispatchstrategy 3109.9 3109.9 0.0% 0.01% 5545 gmut-76-50 -1417139 -14170547 0.0% 0.01% 1491

5. Useable Solutions: 8 Threads, 2 hrs Useable results on at least 7 models: • ODH gives gap < 5% • previous gap > 5% Model Best known ODH Soln Diff Gap neos-4335793-snake 43 27 37.2% 0.00% adult-regularized 7022.95 10.16 99.9% 0.01% pizza27i 773290 701882 9.2% 1.24% rmine21 -2645.00 -10500.37 297% 1.70% lr1dr04vc05v17a-t360 416992.41 255588.98 38.7% 3.04% fhnw-binschedule0 16642 16188 2.7% 3.37% bppc6-06 212 210 0.9% 4.29%

6. New Solutions: 8 Threads, 2 hrs Gets solutions to 5 models of 29 where no solution found before Model ODH Soln Gap kosova1 2027 100.00% neos-3740487-motru 164.4692 7.49% neos-4535459-waipa 26192754 100.00% neos-4545615-waita 8879 59.18% neos-5189128-totara 35987269 98.69%

7. Conclusions • Customers now want to solve larger and large models • Hard size barriers to solve (to optimality) or even to getting a solution at all • ODHeuristics can find good solutions • Useful on small(er) models too • ODH|CPLEX can provide solutions of proven optimality quality • Parallel solution methods best way of exploiting modern hardware (although limited by memory bus speeds)

8. Benchmarking and Evaluation • If you think that ODHeuristics and/or ODH|CPLEX might work for you: • send us your difficult matrices and we will send you the results • request an evaluation copy

Amazing results with ODH|CPLEX

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