如何在Python中使用cvxopt与cplex或gurobi求解器？

Question

如何在Python中使用cvxopt与cplex或gurobi求解器？

pythonoptimizationsparse-matrixcplexcvxopt

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我有一个非常大的线性规划问题（超过10,000个方程和20,000个变量）。优化问题甚至包含在循环中，需要多次求解。因此，我想使用稀疏矩阵和高效的求解器来进行优化。我知道cvxopt可以使用商业求解器如Cplex和Gurobi，但我需要许可证吗？我该如何在cvxopt中调用Cplex？

当我使用以下代码:

solvers.lp(f, Ain, Bin, Aeq, Beq, solver='gurobi')

solvers.lp(f, Ain, Bin, Aeq, Beq, solver='cplex')

问题无法被解决（显示为infeasible）。我认为这是因为我没有包含许可证。

我是一名学生，拥有免费的Cplex许可证，但不知道如何在Python cvxopt中包含它。

以下是我的代码：


while(1): 
# some code before
    f=matrix(OPT['c1M'].T)
    Ain=sparse_to_spmatrix(OPT['AinM'])
    OPT['Xu']=np.reshape(OPT['Xu'],(len(OPT['Xu']),1))
    OPT['Xd'] = np.reshape(OPT['Xd'], (len(OPT['Xd']), 1))
    Bin=matrix(np.vstack([OPT['BinM'], OPT['Xu'], -OPT['Xd']]))
    Aeq=sparse_to_spmatrix(OPT['AeqM'])
    Beq=matrix(OPT['BeqM'])
    sol = solvers.lp(f, Ain, Bin, Aeq, Beq,solver='glpk',options={'glpk':{'msg_lev':'GLP_MSG_OFF'}})
# some code after

- Zihang

为什么要使用cvxopt（主要是学术研究求解器；模型支持较少），而不是使用这些求解器的工具？这样做，您可以控制“易于使用”和“快速”之间的权衡。 - sascha

CPLEX Python API是CPLEX可调用库C API的轻量级封装。 - sascha

@sacha非常感谢！我将查看这些文档。但是从其他答案中我看到Cplex API不支持稀疏矩阵输入。 - Zihang

让我们在聊天中继续这个讨论。 - Zihang

有“大多数人”（以及一些玩具演示）和那些以此为生的人；-) - sascha

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1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Alex Fleischer · Answer 1

来自https://medium.com/ibm-data-ai/optimization-simply-do-more-with-less-zoo-buses-and-kids-part2-python-java-c-cc04558e49b5的小例子

# Import packages.
import cvxpy as cp
# Define and solve the CVXPY problem.
nbBus40 = cp.Variable(integer=True)
nbBus30 = cp.Variable( integer=True)
cost = 500*nbBus40+400*nbBus30
prob = cp.Problem(cp.Minimize(cost),[40*nbBus40+30*nbBus30>=300,
                                     nbBus40>=0,nbBus30>=0
                                     ])
prob.solve(solver=cp.CPLEX,verbose=True)
# Print result.
print("\nThe minimal cost is", prob.value)
print("number buses 40 seats = ",nbBus40.value)
print("number buses 30 seats = ",nbBus30.value)