使用 PulP 时，如何从 Gurobi 求解器中检索当前的最佳解决方案？答案

【问题标题】：How can I retrieve the current best solution from the Gurobi solver when using PulP?使用 PulP 时，如何从 Gurobi 求解器中检索当前的最佳解决方案？
【发布时间】：2019-11-30 19:12:25
【问题描述】：

如果我在 gurobi 求解器中使用交互式求解器，我可以执行以下操作：

gurobi> m = read('model.mp')
gurobi> m.optimize()
[...]
Found heuristic solution: objective 821425.00000

然后中止并通过

获取当前解决方案

gurobi> m.printAttr('X')

我希望在纸浆中具有相同的行为。特别是，在调用之后：

prob =  pulp.LpProblem(name="MIPProblem", sense=pulp.LpMaximize)
[...]
status = prob.solve(pulp.GUROBI_CMD(msg=True, keepFiles=1))

我想等到在某个时间跨度后找到/中止第一个启发式解决方案，然后获得 Gurobi 找到的当前最佳解决方案。我该怎么做？

【问题讨论】：

prob.objective 有效吗？我认为您应该删除status = 部分并尝试单独解决，然后通过prob.objective得到答案
欢迎来到 SO！如果您查看pulp.solvers - pythonhosted.org/PuLP/solvers.html 的文档，您可以设置时间限制或允许的最优差距。要停止在第一个可行的解决方案上，请设置一个非常大的最优差距。
@kabdulla 但是，例如，我可以每隔 t 时间打印当前的最佳解决方案，然后继续解决以获得更好的解决方案（重复此操作直到我得到最好的解决方案）？如果我设置了时间限制或最优差距，然后再次调用 .solve()，它会从头开始，是吗？

标签： python gurobi pulp

【解决方案1】：

您可以使用pulp.GUROBI 或pulp.GUROBI_CDM。
主要区别在于 pulp.GUROBI 是 gurobipy（Gurobi Python 接口）的包装器，而 pulp.GUROBI_CDM 使用命令行（即，它将 LP/ILP 写入文件，然后调用解算器）。

让我们区分这两种情况：

案例1：pulp.GUROBI：

在这种情况下，您可以访问 solverModel 对象。对于字段，您可以直接参考文档。但是，对于您的特定用例，您正在寻找的是 ObjBound。
一个小例子：
```
import pulp

...

status = prob.solve(pulp.GUROBI(timeLimit=1))

print(pulp.LpStatus[status]) # status

print(prob.solverModel.ObjBound) # best objective found
```
案例2：pulp.GUROBI_CDM：

在这种情况下，问题通过命令行解决，并从结果文件中读取解决方案（即here）
```
import pulp

...

status = prob.solve(pulp.GUROBI_CMD(options=[('TimeLimit','1')]))

print(pulp.LpStatus[status]) # status

print(pulp.value(prob.objective)) # best objective found
```
请注意，GUROBI_CMD 确实提供了良好的解决方案状态[see here]，因此即使解决方案不是，您也可以阅读 Optimal，因为 Gurobi 解决方案文件没有提供有关状态的信息。 p>

【讨论】：