加快gurobipy中Model.computeIIS()运算速度的方法有哪些

• 前置裁剪模型规模
  QCQP问题IIS计算耗时和约束、变量规模正相关，可先根据业务逻辑手动剔除无冲突可能性的冗余约束，固定取值确定的变量，把原始15000条约束的规模先压缩再调用IIS计算接口。如果有明确不参与冲突的二次约束也可以先临时移除，缩小求解范围。
• 调整IIS求解适配参数
  可以针对性修改Gurobi参数降低求解难度：
  • 将IISMethod参数设置为1（筛选法）或2（增广法），默认自动选择的算法对非凸QCQP场景适配性较差，手动指定后通常能提升计算速度
  • 开启PreQLinearize=1，先对二次约束做线性化预处理，降低问题求解复杂度
  • 临时关闭严格非线性校验，设置FuncNonlinear=0先求解松弛问题的IIS，再反向定位原始问题的冲突约束
• 分块迭代缩小冲突范围
  不要直接调用全量模型的IIS计算，先将约束按业务模块、约束类型拆分为多个分组，每次移除一个分组后做可行性判定：如果移除后问题从infeasible变为可行，即可确认冲突约束在当前分组内，反复迭代将冲突范围缩小到几十条约束量级后，再调用IIS计算接口，耗时会大幅降低。
• 借助可行性松弛定位候选约束
  先调用model.feasRelaxS()接口计算最小可行性松弛解，所有松弛量不为0的约束就是高概率参与冲突的候选约束，直接移除其余所有松弛量为0的约束，仅保留候选约束集后再计算IIS，能把计算量降低数个量级。
• 优化运行时配置
  关闭非必要的控制台日志输出（LogToConsole=0）减少IO开销，IIS计算多线程并行容易出现资源争抢，可将Threads参数设置为CPU物理核心数的1/2，反而能提升计算效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者pqrz