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求解器用户手册

优化求解器的用户手册,介绍求解器的调用方式、如何输入问题和求解器的APIs清单。

说明

由于本软件APIs比较多,且还在高频增加功能中,因此APIs的介绍会较多地引导至另一个《完整版本文档》上查看细节。给您带来的不连贯阅读体验敬请谅解。

优化求解器调用方式

在使用之前,请先下载和安装求解器SDK,并获取使用权限,见快速入门(开通和使用)求解器SDK下载和安装

下面列出简单的示例,求解器细节的调用方式和完整案例可查看完整版用户文档

命令行调用示例:

linux以及osx下,假设用户已按照安装文档,将mindopt安装到$HOME/mindopt下

mindopt $HOME/mindopt/0.15.1/examples/data/afiro.mps

windows下

mindopt %MINDOPT_HOME%\examples/data/afiro.mps

C语言调用示例:

    MdoMdlPtr model;
    Mdo_createMdl(&model);
    Mdo_readProb(model, filename);
    Mdo_solveProb(model);
    Mdo_displayResults(model);
    Mdo_freeMdl(&model);

完整例子的代码请查看完整版用户文档

C++调用示例:

    MdoModel model;
    model.readProb(filename);
    model.solveProb();
    model.displayResults();

完整例子的代码请查看完整版用户文档

Python调用示例:

    model = mindoptpy.MdoModel()
    model.read_prob(filename)
    model.solve_prob()
    model.display_results()

完整例子的代码请查看完整版用户文档

Java调用示例

    // load动态链接库,比如c:\mindopt\0.15.1\win64_x86\lib\mindopt_0_15_1.dll
    Mdo.load("c:\mindopt\0.15.1\win64_x86\lib\mindopt_0_15_1.dll");
    MdoModel model = new MdoModel();
    model.readProb(filename)
    model.solveProb();
    model.displayResult();

完整的例子请查看完整版用户文档

优化问题的输入的建模方式

优化问题支持3种输入方式:文件输入、数据建模APIs输入、外部建模工具调用。

方式1:文件输入

支持 MPS 格式LP 格式,如 .mps.lp ,以及对应文件的压缩文件如: .mps.gz.mps.bz2

更详细的介绍请查看完整版用户文档

方式2:建模APIs输入

相关联的APIs有多种,同一个数据也可以有多种输入方式。

  • 按行输入Python示例简述:

    • mindoptpy.MdoModel.set_int_attr() 将目标函数设置为最小化;

    • mindoptpy.MdoModel.add_var() 来添加四个优化变量,并分别定义其下界、上界、名称和类型;

    • mindoptpy.MdoModel.add_cons() 来添加约束。

  • 按列输入Python示例简述:

    • mindoptpy.MdoModel.set_int_attr() 将目标函数设置为最小化;

    • 开始时调用 mindoptpy.MdoModel.add_cons() 来创建带有指定的左侧和右侧值的约束(无非零元素);

    • 创建临时的列对象 mindoptpy.MdoCol() 来按顺序地保存约束和非零元素的值;

    • 最后调用 mindoptpy.MdoModel.add_var() 来创建新的变量,及其相应的目标函数系数、列向量中的非零元、下界和上界、变量名以及变量类型。

更详细的介绍请查看完整版用户文档

方式3:外部建模工具 AMPL、Pyomo、PuLP

MindOpt支持一些常见的建模工具,当前支持以下几种:

1. AMPL

使用 AMPL 调用 MindOpt 之前需要先安装 MindOpt 和 AMPL 。mindoptampl 应用位于安装包的\bin\mindoptampl。mindoptampl 提供了一些可配置的参数,用户可以通过 AMPL 的option命令设置 mindoptampl_options 参数,如:

ampl: option mindoptampl_options 'numthreads=4 maxtime=1e+4';

更详细的介绍和案例请查看完整版用户文档

2. Pyomo

使用 Pyomo 调用 MindOpt 之前需要先安装 MindOpt 和 Pyomo。调用 MindOpt 求解器的 Pyomo API 需要使用接口文件 mindopt_pyomo.py。 MindOpt 的 Pyomo 接口是继承自 Pyomo 的 DirectSolver 类,实现代码在安装包的\lib\pyomo\mindopt_pyomo.py。在 Python 代码中导入该文件:

from mindopt_pyomo import MindoDirect
更详细的介绍和案例请查看完整版用户文档

3. PuLP

使用 PuLP 调用 MindOpt 之前需要先安装 MindOpt 和 PuLP。调用 MindOpt 求解器的 PuLP API 需要使用接口文件 mindopt_pulp.py。 MindOpt 的 PuLP 接口继承自 PuLP 的 LpSolver 类,实现代码在安装包的\lib\pulp\mindopt_pulp.py。在 Python 代码中导入该文件:

from mindopt_pulp import MINDOPT
更详细的介绍和案例请查看完整版用户文档

求解器的执行流程

MindOpt的执行流程如下示意:

求解器执行流程

求解时的参数设置

求解时不同算法的特点

当前我们提供了Simplex(单纯形法)、IPM(Interior Point Method,内点法)、Concurrent(并发优化)算法。在求解时候,执行流程如上文的图片所示,会默认选Concurrent,您可以通过设置“Method”参数来选择算法。

这3种算法的区别如下:

Simplex(单纯形法)

IPM(Interior Point Method,内点法)

Concurrent(同时优化)

特性

- 通常情况下对数值敏感低

- 耗费内存更少

- 支持Warm-start

- 对数值更敏感

- 比Simplex方法要多2~10倍的内存

- 不支持Warm-start

- 对大规模的问题可能更适用

- 同时进行两个方法的优化,耗费的内存更多

- 更鲁棒

- 在求解新类别问题的时候,建议先用本方法来尝试求解,帮助分辨Simplex或IPM方法哪种更合适,辅助后续算法选取

计算设备需求

不同问题可能有明显差异,请以实测为准。以下实验室的测试值供参考:

当问题约束量为43200,非零元素为1038761时

测试最大内存占用为350 MB

测试最大内存占用为620 MB

测试最大内存占用为920 MB

当问题约束量为986069,非零元素为4280320时

测试最大内存占用为1250 MB

测试最大内存占用为1500 MB

测试最大内存占用为1650 MB

当问题约束量为4284,非零元素为11279748时

测试最大内存占用为2050 MB

测试最大内存占用为5200 MB

测试最大内存占用为5200 MB

当问题约束量为22117,非零元素为20078717时

测试最大内存占用为3400 MB

测试最大内存占用为5600 MB

测试最大内存占用为8300 MB

说明

- 内存的消耗取决于问题的形式、规模以及稀疏程度,如需提前预估内存资源时,建议先通过问题的规模和稀疏程度来推算内存消耗,再乘以一定的倍数作为内存资源预留的预估值。

完整APIs和调用方式

完整的说明请查阅完整版用户文档,目录示意如下:

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