gurobi (數(shù)學(xué)規(guī)劃優(yōu)化引擎) 求解過(guò)程與可視化結(jié)果.pdf

Benchmark 是MIPLIB2010 混合整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題 中 的一部分 MIPLIB 是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題庫(kù) 是用來(lái)測(cè)試和比較混 合整數(shù)規(guī)劃求解引擎優(yōu)劣的例子集 MIPLIB2010 已經(jīng)廣泛被學(xué)術(shù)界和工業(yè)界認(rèn)可 它里 面一共有 361 個(gè)例子 其中有87個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題被歸 到 benchmark 測(cè)試集當(dāng)中 http miplib zib de http miplib zib de miplib2010 php http plato asu edu ftp barrier html http plato asu edu ftp barrier html problem CPLEX GUROBI MOSEK XPRESS in 46462 165 914 303 pde 10 2269 756 4485 2098 pde 1 2523 2114 9586 6358 pde 200 299 547 4515 622 pde 20 1894 2018 23727 2785 pde 2 5269 15393 47523 24941 qap 2 slow fail slow 1499 srd300 10112 35000 18212 12206 zib01 6027a 8435 9172 6682 1 預(yù)求解 presolve 階段 簡(jiǎn)化模型消去冗余約束 判斷 問(wèn)題是否無(wú)界 或不可行 http www davi ws doc Andersen pdf 2 求解 process 階段 利用啟發(fā)式算法獲得整數(shù)可行解 根松弛 root relaxation 獲得原問(wèn)題的一個(gè)下界 分枝 切割算法 尋找原問(wèn)題的最優(yōu)解 3 匯總 summary 階段 當(dāng)求解完畢 輸出MILP優(yōu)化引擎求解信息 file D gurobi500 win32 docs refman node758 html 許多文件格式對(duì)于許多文件格式對(duì)于 gurobi 優(yōu)化引擎有效 優(yōu)化引擎有效 MPS REW LP RLP 和 ILP 格式可以用于存儲(chǔ)優(yōu)化模型 MST 格式用于存儲(chǔ) MIP 開(kāi)始數(shù)據(jù) 將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入一個(gè) MIP 模型允許該 MIP 模型以已知的可行解開(kāi)始優(yōu)化 ORD 格式用于存儲(chǔ) MIP 變量的分支優(yōu)先級(jí) 將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入一個(gè)MIP 模型可 以影響搜索的策略 BAS 格式存儲(chǔ)單純形基矩陣的信息 將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入一個(gè)連續(xù)模型允許單純 形算法從給定的單純形基開(kāi)始優(yōu)化 SOL 格式用于存儲(chǔ)解向量 模型一旦經(jīng)過(guò)優(yōu)化就可以向這種格式的文件寫(xiě) 入數(shù)據(jù) PRM 格式存儲(chǔ)參數(shù)值 將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入一個(gè)模型就會(huì)修改引用參數(shù)的值 m read diet mps m read diet ilp m write diet sol matplotlib 是python最著名的2D繪圖庫(kù) 它提供了一整套和matlab相似 的命令A(yù)PI 十分適合交互式地行制圖 matplotlib 集合了matlab的語(yǔ)法 python語(yǔ)言 latex的畫(huà)圖質(zhì)量 還可 以使用內(nèi)嵌的latex引擎繪制的數(shù)學(xué)公式 由于 matplotlib 使用的大部分函數(shù)都與 matlab 中對(duì)應(yīng)的函數(shù)同名 且 各種參數(shù)的含義 使用方法也一致 這就使得熟悉 matlab 的用戶使用 起來(lái)感到得心應(yīng)手 對(duì)那些不熟悉的 matlab 的用戶而言 只要花很少 的時(shí)間就可以掌握 初級(jí)用戶建議使用pylab模式 pylab中包括了matplotlib pyplot的所有繪 圖命 令 以及numpy和matplotlib mlab中的函數(shù) 在這個(gè)模式下 和 MATLAB的繪圖命令和套路幾乎是完全一樣的 高級(jí)用戶建議使用 matplotlib 可以進(jìn)行更多的細(xì)節(jié)控制 http hyry dip jp tech book page scipy matplotlib html 方式一 from pylab import 引入兼容MATLAB包 pylab 方式二 import matplotlib pyplot as plt import nu