.lp 文件的大小或 CBC/GLPK 中的变量数量是否有限制？答案

【问题标题】：Is there a limit on the size of an .lp file or number of variables in CBC/GLPK?.lp 文件的大小或 CBC/GLPK 中的变量数量是否有限制？
【发布时间】：2019-02-14 20:48:46
【问题描述】：

我正在尝试解决 GLPK 和/或 CBC 中的 MIP。 .lp 文件有 907 兆字节，大约有 500 万个变量，但它甚至没有在 CBC 上运行，并且在 GLPK 上运行了 8 天以上，但没有找到解决方案。此外，每当我对 GLPK 设置时间限制时，它都会显示 TIME LIMIT EXCEEDED； SEARCH TERMINATED，想知道是否可以使用 CMD 窗口或 python 获得输出。

ERROR: "[base]\site-packages\pyomo\opt\base\solvers.py", 616, solve
        Solver (cbc) returned non-zero return code (-1073740791) ERROR: "[base]\site-packages\pyomo\opt\base\solvers.py", 619, solve
        See the solver log above for diagnostic information. Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-1-55698ac3ed56>", line 1, in <module>
    runfile('D:/Data/Central Data Repository/Pooling Optimisation/Python Scripts/Run_Solver_From_Spyder v2.py', wdir='D:/Data/Central Data Repository/Pooling Optimisation/Python Scripts')

  File "C:\ProgramData\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 710, in runfile
    execfile(filename, namespace)

  File "C:\ProgramData\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\site\sitecustomize.py", line 86, in execfile
    exec(compile(scripttext, filename, 'exec'), glob, loc)

  File "D:/Data/Central Data Repository/Pooling Optimisation/Python Scripts/Run_Solver_From_Spyder v2.py", line 37, in <module>
    results = opt.solve(instance, options=solver_opt, tee=True, keepfiles=True)

  File "C:\ProgramData\Anaconda2\lib\site-packages\pyomo\opt\base\solvers.py", line 623, in solve
    "Solver (%s) did not exit normally" % self.name)

ApplicationError: Solver (cbc) did not exit normally

【问题讨论】：

对于 LP，这很大但并不过分（我们错过了对 LP 更重要的非零数字；您的 LP 文件大小表明它可能相当密集）。如果模型是 LP 并且它很稀疏，您可能需要考虑使用内点求解器。如果您的模型是 MIP（即包含离散变量），那么最好的方法通常是查看商业求解器。最好显示求解器日志的第一部分。
添加了 cbc 错误的求解器日志。 @ErwinKalvelagen
我猜你内存不足
运行它的计算机有 128GB 内存，所以我希望不会！

标签： optimization mathematical-optimization pyomo glpk coin-or-cbc

【解决方案1】：

通常，LP 模型是可解的。 8天太多了。您可以在此处“http://plato.asu.edu/ftp/lpsimp.html”找到 lp 求解器的比较。您可以更改求解器。

如果求解器在终止之前找到解决方案，您可以从 python-pyomo 访问。

另外，CBC 是 MIP 求解器。但是你说你的模型是LP。

【讨论】：

对不起，它确实是 MIP。您是否推荐任何可以解决此问题的开源解决方案。关于它是否找到解决方案，你知道在pyomo中输出它的代码是什么吗？谢谢。
如果您是学生，有商业求解器的免费版本。您可以将它们与 pyomo 一起使用。与lp页面类似，有MIP对比页面，请查看plato.asu.edu/ftp/milpc.html。您可以在此页面上找到一个很好的示例hselab.org/pyomo-get-variable-values.html 来获取值。另外，作为 SO 用户，请看这里stackoverflow.com/help/someone-answers。