使用 Pulp 加速整数线性优化

Question

我正在尝试解决一个具有超过 45.000 个二进制变量和约 350.000 个约束的大规模线性整数优化问题 (MILP)。

我正在使用Pulp来解决问题，但我无法在合理的时间内找到解决方案。

有什么方法可以大大加快优化过程吗？例如：

• Pulp 可以以某种方式并行化吗？
• 还有其他可以使用的软件包/求解器吗？
• 还有其他建议吗？

Answer 1

您可以尝试一些选项

1. 您可以缓存模型的一些参数。
2. 您可以探索其他一些求解器，例如 CPLEX、Gurobi 等
3. 在建模语言中，尝试 Pyomo。
4. 您可以在 NEOS 服务器上进行实验，有许多求解器可用于学术目的。

最后，您可以改进您的配方。