你在解一个 cutting stock 类问题，约 800 种需求宽度，可能的 pattern 上百万个。列生成迭代 40 轮后，RMP（限制主问题）目标值变化已小于 1e-6，但定价子问题返回的最小 reduced cost 是 -0.005（相对目标量级约 -0.1%）。你怎么判断这是真收敛还是实现有问题？下一步做什么？
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能否区分数值尺度下的"假收敛"与真正的 LP 最优，并判断定价子问题用精确算法还是启发式的合规边界
回答框架 · 前两步
- 判断收敛不能只看目标值变化，要结合 reduced cost 的绝对量级和问题尺度；-0.005 在目标量级大时可能是数值噪声，也可能是真实改进空间
- 必须确认定价子问题是否精确：如果用了启发式定价，得到的 reduced cost 只是上界，不能据此宣称 LP 最优
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