Julia - 并行数学优化器

Question

我通过 Julia 使用 GLPK，我需要重复优化相同的 GLPK.Prob。 每次优化之间的变化是某些变量组合固定为 0

简单的输入伪代码

lp = GLPK.Prob()
variables_to_block = [[1,2,3], [2,3], [6,7], [19,100,111]...]
for i in variables_to_block 
    block_vars(lp, i)
    simplex(lp)
    restore_vars(lp, i)
end 

当我然后 运行 这个时，看起来 CPU1 充当调度程序，保持在 9-11% 的范围内，CPU3 和 CPU4 上的负载在 0 和 100% 之间交替，但从未达到同时...CPU2的负载保持在0%

这可能需要一些时间，我想使用所有内核

然而，使用 Julia 的并行功能有点麻烦，特别是对于 lp 模型，因为它们涉及指针，因此（据我所知）它们不能在内核之间轻松复制

有没有办法将 GLPK 求解器二进制文件（或其他东西）设置为自动尝试充分利用所有内核？通过以这种方式或任何其他方式编译 GLPK

Answer 1

据我所知，GLPK是not multithreaded. If you must have a multithreaded solver, then consider using a newer one such as Gurobi or MOSEK。他们有免费的学术许可证。

如果商业求解器不符合您的目的，那么不妨试试 Splitting Cone Solver。它根据 MIT 许可证免费发布。

否则，评论中的建议（例如批处理）可能是您唯一的办法。