固定随机种子下CP-SAT求解器性能波动达18倍，是否合理？

我在模型上连续三次运行CP-SAT求解器，测得的wall time分别为：0h07m41s、0h39m45s、2h17m42s，最快与最慢耗时相差近18倍。运行期间机器无其他CPU密集型任务。

我了解求解器存在随机性，因此尝试通过设置固定随机种子消除波动：

solver = cp_model.CpSolver()
solver.parameters.random_seed = 11111

请问在固定种子的情况下，这种程度的性能波动是否合理？
（我的目标是对比模型修改前后的性能，这些本应作为“修改前”的数据，但波动过大导致我无法确认修改效果。）

复现环境与步骤 #

• 使用环境：

  • ortools-9.10.4067
  • Python 3.10.12
  • Ubuntu Desktop 22.04.4

• 复现命令：

git clone --branch inconsistent-solver-performance https://scottj97@bitbucket.org/scottj97/builderment.git
cd builderment
rm seeds/map_50resources.plants.json; make MAP=seeds/map_50resources

（也可直接使用导出的模型文件）

求解器耗时会显示在日志中，示例：

[2024-06-15 13:16:33.131512] Constraint solver completed after 2:17:42.137048.

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ScottJ