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pyscipopt(scip的python版本),一个开源求解器使用介绍
22 2024-10-26
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文章来源:
Python学习杂记
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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。
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