关于matlab的solver求解器

Posted 2023-04-17

求解器的参数设置中有一项为type，包括variable-step和fixed-step，当设置为variable-step时，有ode45，ode23，ode113，ode15s，ode23s，ode23t和ode23tb，其中前三个为非刚性求解方法，其余为刚性求解方法。这里面的ode是什么意思？还有何谓刚性和非刚性啊？

常微分方程的意思。
非刚性大概的意思就是函数随自变量变化相对比较小的，刚性的就是会有剧烈变化的。 参考技术A 都是基于欧拉法，adams法，库拉格龙方法的解算器．在用微分方程描述的一个变化过程中，若往往又包含着多个相互作用但变化速度相差十分悬殊的子过程，这样一类过程就认为具有“刚性”．

如何设置 Pyomo 求解器超时？

【中文标题】如何设置 Pyomo 求解器超时？

【英文标题】：How to set Pyomo solver timeout?

【发布时间】：2016-05-26 03:26:22

【问题描述】：

如何设置 Pyomo solve() 方法的超时时间？更具体地说，告诉pyomo，在x秒后，返回当前找到的最优解？

【参考方案1】：

所以我能够通过 pyomo 文档找到答案，我认为分享会有所帮助。

设置 Pyomo solve() 方法的超时时间：

solver.solve(model, timelimit=5)

但是，如果求解器没有终止，这将抛出 pyutilib.common._exceptions.ApplicationError: "Solver (%s) did not exit normally" % self.name )。我真正想要的是将timelimit 选项传递给我的求解器。在我的cplex求解器的情况下，代码将是这样的：

solver = SolverFactory('cplex')
solver.options['timelimit'] = 5
results = solver.solve(model, tee=True)

更多关于pyomo 和cplex docs。

【讨论】：

我正在做同样的事情（虽然使用'cbc'求解器，但不确定这是否相关）但我认为这不能回答最初的问题：“告诉 pyomo，x 秒后，返回当前找到的最优解。”这似乎只是抛出了提到的错误。即使它不是最优的和/或不满足所有约束，它是否应该返回一个实际的“解决方案”？这可能吗？

【参考方案2】：

我在 PYOMO 中取得了以下成功。 cplex 和 glpk 的时间限制选项名称不同。

    self.solver = pyomo.opt.SolverFactory(SOLVER_NAME)
    if SOLVER_NAME == 'cplex':
        self.solver.options['timelimit'] = TIME_LIMIT
    elif SOLVER_NAME == 'glpk':         
        self.solver.options['tmlim'] = TIME_LIMIT
    elif SOLVER_NAME == 'gurobi':           
        self.solver.options['TimeLimit'] = TIME_LIMIT

其中 TIME_LIMIT 是以秒为单位的整数时间限制。