使用哪个线性 Optimization/Mixed 整数优化求解器？
Which linear Optimization/Mixed Integer Optimization solver to use?
我有一个数学模型，线性规划，有大量的决策变量（>500K - 1M）。我可以使用哪个开源 software/library(java) 来满足我的要求？
问题的复杂度相当简单，有五个约束和一个成本最小化函数，但规模很大。
如果没有什么可以解决问题，请向我推荐性能最好的求解器（开源或商业/任何语言）。
COIN CLP is probably one of the faster open source solvers. In the commercial arena the most used high-performance LP solvers are Cplex and Gurobi. (The commercial offerings are mostly free for academics, but expensive otherwise). These packages have both Simplex (primal and dual) and interior point algorithms. Mosek 也值得一提（在我的一些问题上它真的很快：它有一个非常好的内点求解器）。模型的结构可能有利于（原始）单纯形法，但您应该在实践中进行检查。所有这些包都有 Java 绑定。
100万个变量和5个约束对于这些求解器来说应该不会太难（非零元素的数量<6e6，还不错）。
我有一个数学模型，线性规划，有大量的决策变量（>500K - 1M）。我可以使用哪个开源 software/library(java) 来满足我的要求？
问题的复杂度相当简单，有五个约束和一个成本最小化函数，但规模很大。
如果没有什么可以解决问题，请向我推荐性能最好的求解器（开源或商业/任何语言）。
COIN CLP is probably one of the faster open source solvers. In the commercial arena the most used high-performance LP solvers are Cplex and Gurobi. (The commercial offerings are mostly free for academics, but expensive otherwise). These packages have both Simplex (primal and dual) and interior point algorithms. Mosek 也值得一提（在我的一些问题上它真的很快：它有一个非常好的内点求解器）。模型的结构可能有利于（原始）单纯形法，但您应该在实践中进行检查。所有这些包都有 Java 绑定。
100万个变量和5个约束对于这些求解器来说应该不会太难（非零元素的数量<6e6，还不错）。