Question

我一直在用gurobi解决一些LP，我注意到在我遇到的大多数情况下，构建模型的时间比实际解决它要长。也许这是标准的，但对我来说似乎很奇怪。

一个特定的实例花了1.75秒来解决，但是构建模型的代码的以下部分耗时13.6秒：

for (int i = 0; i < numSeq2; ++i) {
    expr = new GRBLinExpr();
    //expr.clear();
    for (int j = 0; j < numSeq1; ++j)
        expr.addTerm(-1 * A[j][i], x[j]);
    for (int j = 0; j < numIS2; ++j)
        expr.addTerm(-1 * F[j][i], q[j]);
    duals[i] = model.addConstr(expr, GRB.LESS_EQUAL, 0, "");
}

在上述示例中，numSeq1 = 7475，numSeq2 = 7475，numIS2 = 2517，最终LP具有9992行和9992列。我知道这是相当大的，但似乎很奇怪，构建模型所需的时间几乎是解决它的时间的10倍。

我尝试了expr.clear（），而不是为每个约束创建一个新的GRBLinExpr（注释掉）并且它没有帮助。

有没有办法让gurobi更快地构建模型？如果瓶颈在构建模型，那么在这方面cplex会比gurobi更好吗？

谢谢！

Answer 1

首先，您的示例代码块中存在很大的错误（现已更正）。这让我想知道你的模型是否应该有numSeq2行（7495）。

如果A和F矩阵中的每个元素都不为零，那么代码的结构就可以了。然而，这是非常罕见的;在大多数情况下，绝大多数矩阵系数为零。如果是这样，您应该仅为行中的非零元素调用GRBLinExpr.addTerm（）。无论您使用的是Gurobi还是其他任何求解器，都是如此。

（请注意，您可以在Gurobi自己的论坛上更快地回复Gurobi特定的问题。）

免责声明：我目前在Gurobi Optimization工作，之前曾在提供CPLEX的ILOG工作。

Answer 2

由于您在询问替代方案，我相信您最好使用代数建模语言，如AMPL，AIMMS或开源替代方案，如GLPK和AML。这些声明性语言可以简洁而优雅地表达您的问题。这些语言生成MPS或NL，然后可以由CPLEX或其他免费解算器处理。如您所见，建模语言是一回事，求解器是另一回事。

Gurobi花了很长时间为LP建立模型

2 个答案: