CPLEX 中的热启动 Python
Warm Start in CPLEX Python
我一直在尝试使用其 Python API 在 CPLEX 求解器中实现热启动来求解线性规划模型。从IBM官网上找到了函数的定义和一段代码。
函数定义如下:
set_start(self, col_status, row_status, col_primal, row_primal, col_dual, row_dual)
这是网站上的代码片段:
import cplex
c = cplex.Cplex()
indices = c.variables.add(names = ["v" + str(i) for i in range(5)])
indices = c.linear_constraints.add(names = ["r" + str(i) for i in range(3)])
s = c.start.status
c.start.set_start([s.basic] * 3 + [s.at_lower_bound] * 2, [s.basic] + [s.at_upper_bound] * 2,
[0.0] * 5, [1.0] * 3, [2.0] * 5, [3.0] * 3)
然而,我无法理解函数set_start的输入,也找不到任何示例。是否有任何示例代码可以帮助我实现它?
这是我想知道的关于热启动的另一件事。我知道我们提供了以前解决方案中的变量及其值,但是约束是否保持不变,或者在重新解决问题时是否必须重新创建它们?
如有任何帮助,我将不胜感激。提前谢谢你。
你应该尝试使用 docplex 而不是矩阵 api:
示例warm start through API in Easy optimization with python
from docplex.mp.model import Model
mdl = Model(name='buses')
nbbus40 = mdl.integer_var(name='nbBus40')
nbbus30 = mdl.integer_var(name='nbBus30')
mdl.add_constraint(nbbus40*40 + nbbus30*30 >= 300, 'kids')
mdl.minimize(nbbus40*500 + nbbus30*400)
warmstart=mdl.new_solution()
warmstart.add_var_value(nbbus40,8)
warmstart.add_var_value(nbbus30,0)
mdl.add_mip_start(warmstart)
sol=mdl.solve(log_output=True)
for v in mdl.iter_integer_vars():
print(v," = ",v.solution_value)
这给出了
nbBus40 = 6.0
nbBus30 = 2.0
我们在日志中看到
1 of 1 MIP starts provided solutions.
MIP start 'm1' defined initial solution with objective 4000.0000.
我一直在尝试使用其 Python API 在 CPLEX 求解器中实现热启动来求解线性规划模型。从IBM官网上找到了函数的定义和一段代码。
函数定义如下:
set_start(self, col_status, row_status, col_primal, row_primal, col_dual, row_dual)
这是网站上的代码片段:
import cplex
c = cplex.Cplex()
indices = c.variables.add(names = ["v" + str(i) for i in range(5)])
indices = c.linear_constraints.add(names = ["r" + str(i) for i in range(3)])
s = c.start.status
c.start.set_start([s.basic] * 3 + [s.at_lower_bound] * 2, [s.basic] + [s.at_upper_bound] * 2,
[0.0] * 5, [1.0] * 3, [2.0] * 5, [3.0] * 3)
然而,我无法理解函数set_start的输入,也找不到任何示例。是否有任何示例代码可以帮助我实现它?
这是我想知道的关于热启动的另一件事。我知道我们提供了以前解决方案中的变量及其值,但是约束是否保持不变,或者在重新解决问题时是否必须重新创建它们?
如有任何帮助,我将不胜感激。提前谢谢你。
你应该尝试使用 docplex 而不是矩阵 api:
示例warm start through API in Easy optimization with python
from docplex.mp.model import Model
mdl = Model(name='buses')
nbbus40 = mdl.integer_var(name='nbBus40')
nbbus30 = mdl.integer_var(name='nbBus30')
mdl.add_constraint(nbbus40*40 + nbbus30*30 >= 300, 'kids')
mdl.minimize(nbbus40*500 + nbbus30*400)
warmstart=mdl.new_solution()
warmstart.add_var_value(nbbus40,8)
warmstart.add_var_value(nbbus30,0)
mdl.add_mip_start(warmstart)
sol=mdl.solve(log_output=True)
for v in mdl.iter_integer_vars():
print(v," = ",v.solution_value)
这给出了
nbBus40 = 6.0
nbBus30 = 2.0
我们在日志中看到
1 of 1 MIP starts provided solutions.
MIP start 'm1' defined initial solution with objective 4000.0000.