pyscipopt（scip的python版本），一个开源求解器使用介绍

Pyscipopt使用总结

Pyscipopt 是 SCIP 求解器的Python接口，允许用户通过Python进行函数调用、建模和求解。

scip求解器介绍

SCIP 是一种领先的非商业求解器，专注于混合整数规划 (MIP) 和混合整数非线性规划 (MINLP)。它不仅是一个求解器，还提供了一个用于实现分支定界和分支定价算法的框架。SCIP 是由德国柏林的Zuse研究所 (ZIB) 开发和维护的。

python中使用scip

在Python中，可以通过安装 pyscipopt 库来访问SCIP的功能。安装过程与其他Python库类似，可以通过以下命令安装：

pip install pyscipopt

基础使用

使用pyscipopt进行建模是直接而简单的。以下是一个基础示例：

from pyscipopt import Model
model = Model("Example")
x = model.addVar("x")
y = model.addVar("y")
model.setObjective(x + y)
model.addCons(x >= 1)
model.addCons(y >= 1)
model.addCons(2*x - x*y >= 2)
model.addCons(3*x + y*y >= 0)

除了基础建模，pyscipopt还可以解决更复杂的问题，例如最短路径问题和基础设施选址问题。

基础设施选址问题

SCIP的官方网站提供了一个基础设施选址问题的代码示例，其中展示了如何使用 pyscipopt 构建和求解一个选址模型。

总的来说，尽管 pyscipopt 在建模和求解能力方面可能稍逊于商业求解器如Gurobi和CPLEX，但作为一个免费和开源的求解器，SCIP是非常有价值的。它为混合整数规划问题提供了一个实用的解决方案。

测试开发专题-开篇

了解更多

想要了解更多内容？

查看原文：pyscipopt（scip的python版本），一个开源求解器使用介绍

文章来源：

Python学习杂记

扫码关注公众号