DoCPLEX一次部分解决LP问题

编程问答 2022-06-12

问题描述

我正在研究具有800K约束的线性规划问题，该问题需要20分钟才能解决，但是如果我半小时解决问题，则只需1分钟。在DoCPLEX中有一种方法可以解决部分视域问题，然后使用该解决方案来解决另一半问题，而无需使用for循环

解决方法

三个建议：

  1. 将问题作为LP或SAV加载到cplex交互式优化器中并运行display problem stats。这可能显示（或排除）精度问题（病态问题）。还会输出非零数

  2. 将datacheck参数设置为2，这可能会检测到数据中的数字问题

  3. 您是否尝试过不同的LP算法？使用lpmethod参数，您可以尝试使用原始算法，对偶算法或障碍算法，以查看是否可以更快地解决您的问题。 参考： https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSSA5P_12.10.0/ilog.odms.cplex.help/CPLEX/Parameters/topics/LPMETHOD.html

在DOcplex中：

model.parameters.datacheck = 2
model.parameters.lpmethod = 4 # for barrier
,

从您的答案中，我可以想到以下几点：

  • 如果您使用的是纯LP（是真的吗？），我认为舍入数字没有意义（但是是的，这对MIP很有帮助，请尝试舍入小数部分小于1e-7的舍入系数：4.0000001-> 4）
    • [li] 1e + 14条件表明存在严重的建模问题：常见的来源是将不同的目标与系数混合在一起。您是否尝试过多目标以避免这种情况？ 另一个来源是big_M公式，您应该更喜欢指标约束。如果您不在这两种情况下，请尝试将数据重新规格化以保持较小的条件范围...

最后，您可以尝试将markowitz容差设置为0.99，以在单工分解中增加额外的细节，但是行为可能因一个数据集而异...

cplexdocplexlinear-programming