从 Python PYOMO 使用 GAMS/CPLEX
Posted
技术标签:
【中文标题】从 Python PYOMO 使用 GAMS/CPLEX【英文标题】:Using GAMS/CPLEX from Python PYOMO 【发布时间】:2018-06-21 16:52:44 【问题描述】:我注意到 Pyomo 5.3 提供了一个 GAMS 求解器插件。 https://github.com/Pyomo/pyomo/blob/master/pyomo/solvers/plugins/solvers/GAMS.py
这非常令人兴奋,因为我们拥有 GAMS/CPLEX 许可证,我们可以在其中使用 CPLEX 作为求解器,但只能通过 GAMS。使用新的 Pyomo-Gams 界面,据我了解,应该可以在 Pyomo 中制定问题,并将其转换为 GAMS 并由 CPLEX 解决。
但是,当我使用 shell 集成进行测试时,它非常慢(小型 MIP 的 30 次求解需要 40 秒,而 glpk/ipopt/cbc 需要 6 秒)。此外,该插件的文档实际上是不存在的。
但也许你们中的某些人有使用该界面的经验并可以帮助我
pyomo 是否真的将 pyomo 模型翻译成 gams 代码?如果是,我在哪里可以找到 gams 文件? 翻译效率如何,如果我想反复求解一个小模型,应该如何进行? 使用 shell 或 GAMS Python API 有什么区别?有什么地方可以找到这方面的文档吗?
另外,conda 似乎只为 Linux/Python 3.6 或 Windows/Python 2.7 提供 Pyomo 5.3 https://anaconda.org/conda-forge/pyomo/files?version=5.3,所以我不得不使用 pip 在我的机器上安装 Pyomo 5.3。
提前致谢,西奥
import pyomo.environ as pe
# set up the model
model = pe.ConcreteModel()
model.MaxWeight = pe.Param(initialize=0,mutable=True)
model.Item = ['hammer','wrench','screwdriver','towel']
Weight = 'hammer':5,'wrench':7,'screwdriver':4,'towel':3
Value = 'hammer':8,'wrench':3,'screwdriver':6,'towel':11
model.x = pe.Var(model.Item,within=pe.Binary)
model.z = pe.Objective(expr=sum(Value[i] * model.x[i] for i in model.Item),sense=pe.maximize)
model.constraint = pe.Constraint(expr=sum(Weight[i]*model.x[i] for i in model.Item) <= model.MaxWeight)
# time execution
solver_list = ['cbc', 'ipopt', 'gams', 'glpk']
for i, solver_name in enumerate(solver_list):
solver = pe.SolverFactory(solver_name)
print(solver_name)
tic = time.time()
for MaxWeight_i in range(0,30):
model.MaxWeight = MaxWeight_i
result = solver.solve(model)
soln_items = list()
for i in model.x:
if pe.value(model.x[i]) > 0.5:
soln_items.append(i)
# print("Maximum Weight =", MaxWeight_i, soln_items)
print(":7.2f s".format(time.time()-tic))
print(" ")
【问题讨论】:
我并不感到惊讶。有相当多的开销(pyomo 不直接与 GAMS 求解器对话,而是让 GAMS 再次生成模型)。因此,仅将其用于未在 Pyomo 循环中解决的大型模型。选项keepfiles=True
可用于保存暂存文件。
【参考方案1】:
这有点延迟,但我可以回答你的一些问题。
首先,在 readthedocs 上为 GAMS 界面创建了一个基本文档页面,您可以在以下位置找到该页面:http://pyomo.readthedocs.io/en/latest/library_reference/solvers/gams.html。请注意,这个位置可能会改变,因为我相信我们很快就会重新构建文档树,但是您应该能够搜索“游戏”以在将来再次找到它。如果您认为您或其他人希望看到更多文档,请告诉我,因为我很乐意提供任何有用的东西。
至于shell接口和Python API接口的区别,其实并没有什么区别。我认为使用 API 会提高性能,但过去似乎并非如此(事实上,我尝试过的一个模型看到 shell 接口无论如何都更快)。如果您同时尝试两者并体验其他方式,那么我也很高兴知道这一点。
【讨论】:
以上是关于从 Python PYOMO 使用 GAMS/CPLEX的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 Anaconda (Python) 在 Windows 上安装 Pyomo
PYOMO:如何创建约束松弛? (从 Pyomo 中的 CPLEX 重写约束)