SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程

数学规划求解器SCIP超详细使用教程
最新推荐文章于 2025-10-07 11:50:46 发布
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#java #SCIP

本文详述了数学规划求解器SCIP的使用教程，包括科普介绍、基础入门和实战篇。介绍了SCIP在Python、Java及C/C++环境下的使用方法，提供了相关下载链接和代码示例。

前言

小伙伴们大家好呀！继上次lp_solve规划求解器的推文出来以后，大家都期待着更多求解器的具体介绍和用法。小编哪敢偷懒，这不，赶在考试周之际，又在忙里偷闲中给大家送上一篇SCIP规划求解的推文教程。快一起来看看吧。

 

欲获取代码，请关注我们的微信公众号【程序猿声】，在后台回复：SCIP。即可获取。

微信公众号

 

Part1 惯例科普篇

What is SCIP?

官方的介绍：

SCIP is currently one of the fastest non-commercial solvers for mixed integer programming (MIP) and mixed integer nonlinear programming (MINLP). It is also a framework for constraint integer programming and branch-cut-and-price. It allows for total control of the solution process and the access of detailed information down to the guts of the solver.

SCIP is a framework for Constraint Integer Programming oriented towards the needs of mathematical programming experts who want to have total control of the solution process and access detailed information down to the guts of the solver. SCIP can also be used as a pure MIP and MINLP solver or as a framework for branch-cut-and-price.

SCIP is implemented as C callable library and provides C++ wrapper classes for user plugins. It can also be used as a standalone program to solve mixed integer programs given in various formats such as MPS, LP, flatzinc, CNF, OPB, WBO, PIP, etc. Furthermore, SCIP can directly read ZIMPL models.
有关SCIP概述及其算法的实现原理方法更多详情，可以点击下面链接下载相关文档：

SCIP的更详细描述：

有关凸与非凸MILPS的全局优化的非线性求解特征：

SCIP Optimization

SuiteSCIP优化套件是用于生成和求解混合整数非线性规划模型、混合整数线性规划模型和整数约束规划模型的工具集。 它由以下部分组成：

  • SCIP mixed integer (linear and nonlinear) programming solver and constraint programming framework
  • SoPlex linear programming solver
  • ZIMPL mathematical programming language
  • UG parallel framework for mixed integer (linear and nonlinear) programs
  • GCG generic branch-cut-and-price solver

用户可以使用建模语言ZIMPL轻松生成线性，混合整数和混合整数二次约束的规划模型。 得到的模型可以直接加载到SCIP中并求解。 在解决方案过程中，SCIP可以使用SoPlex作为底层LP求解器。

上面五个组件都可以获得它们的源代码，并且都是免费的。因此它们是用于学术研究和混合整数编程的理想工具。

可以点击下面链接下载SCIP Optimization Suite：
（https://scip.zib.de/index.php#download）

目前最新版本是SCIP version 6.0.0。

支持以下平台：

  • Linux
  • Mac
  • Windows
  • SunOS
  • Android

SCIP的特点

对于SCIP，它主要有以下几个优点：

  • very fast standalone solver for linear programming (LP), mixed integer programming (MIP), and mixed integer nonlinear programming (MINLP)
  • framework for branching, cutting plane separation, propagation, pricing, and Benders’ decomposition,
  • large C-API, C++ wrapper classes for user plugins
  • interfaces to other applications and programming languages (contained in source code packages or available from http://github.com/SCIP-interfaces):

Python
Java
AMPL
GAMS
MATLAB

  • open LP solver support:

CPLEX
Gurobi
XPress
Mosek
SoPlex
QSopt
CLP.

  • highly flexible through many possible user plugins

Part2 基础入门篇

SCIP-下载和安装前面介绍了这么多，终于要动手撸一撸代码了。想必各位小伙伴也迫不及待了吧。不过这里再强调两句，SCIP和SCIP Optimization Suite的区别就是前者是一个工具，后者是一个工具集。后者包含了前者之外，还包含了其他的求解器。

下载：
前面已经给出了下载地址，大家根据自己的平台下载相应的文件即可。小编系统平台是Windows 10 64bit的。所以就下载了：

安装的话，照旧一路向西。需要注意的是，这里把这些勾选以下，免得后续出现麻烦：

关于SCIP的说明文档，访问（https://scip.zib.de/）定位到右上角Documentation，版本选6.0即可。

0) 好了现在兴高采烈打开命令行，输入SCIP：

纳尼？剧本好像不是这么写的啊。

是什么问题呢？（敲黑板），刚刚即使勾选了把SCIP Optimization Suite添加到系统路径里面，可能对某些情况并不会成功（可能是被杀毒软件拦截了）。所以咱们还是要手动添加一下。

如下图：右键此电脑-属性。然后按下图操作：

找到我们SCIPOptSuite 6.0.0的安装路径，把它复制下来：

然后添加到PATH变量里面：

然后再回到命令行。（注意要重启一下命令行）输入SCIP：

大功告成。

SCIP-简单上手那么，怎么用SCIP求解一个规划问题呢？例如下面一个简单的例子：
Max z = x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4
Subject To
- x1 + x2 + x3 + 10 x4 <= 20
x1 - 3 x2 + x3 <= 30
x2 - 3.5 x4 = 0
0 <= x1 <= 40
2 <= x4 <= 3

SCIP支持以下格式的文件：

部分格式文件说明可以点击下面的链接（个别需要科学上网）：

在这里我们选择CPLEX lp files格式的文件作为演示。将上述模型改写为CPLEX lp files格式便可以用SCIP读取并且求解。例如我们在D:\scip目录下建立一个simple.lp文件，输入以下代码：
Maximize
obj: x1 + 2 x2 + 3 x3 + x4
Subject To
c1: - x1 + x2 + x3 + 10 x4 <= 20
c2: x1 - 3 x2 + x3 <= 30
c3: x2 - 3.5 x4 = 0
Bounds
0 <= x1 <= 40
2 <= x4 <= 3
General
x4
End

保存。

在我们的命令行模式下，进入到D:\scip这个目录。

然后输入以下命令：
1) 首先进入scip：> scip

2) 然后读取我们的模型文件：> read simple.lp

3) 求解我们的问题：> optimize

4) 输出一大堆信息以后，问题已经求解完毕。我们把solution显示出来：> display solution

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### SCIP求解器简介 SCIP是一个用于约束整数规划（Constraint Integer Programming, CIP）的框架，主要面向希望完全控制求解过程并访问底层细节的数学规划专家[^2]。它不仅可以作为纯混合整数线性规划（MILP）和混合整数非线性规划（MINLP）求解器使用，还可以作为一个分支切割与定价（branch-cut-and-price）框架。 --- ### SCIP求解器的安装方法 #### 方法一：通过源码编译安装 如果需要手动安装SCIP，可以按照以下步骤操作： 1. **下载SCIP Opt Suite** 访问官方页面获取最新版本的`scipoptsuite-X.X.X.tgz`文件，并将其保存到本地目录[^4]。 2. **解压文件** 使用命令行工具执行以下指令来解压压缩包： ```bash tar -zxvf scipoptsuite-5.0.0.tgz ``` 3. **配置环境变量** 编辑`.bashrc`或其他shell初始化脚本，设置路径以便于后续调用： ```bash export PATH=$PATH:/path/to/scipoptsuite/bin ``` 4. **构建项目** 执行Makefile完成编译工作： ```bash make ZIMPL=false READLINE=false GMP=false SOPLEX=true ``` 此处参数可以根据实际需求调整，例如启用GMP支持或者禁用某些依赖库。 #### 方法二：Python中的PySCIPOpt接口 对于希望通过Python直接调用SCIP的情况，推荐使用`pyscipopt`模块。然而需要注意的是，在部分环境中可能会遇到兼容性问题[^3]。解决办法如下： 1. 安装前确认已正确安装C++开发工具链以及必要的头文件； 2. 尝试指定特定版本号进行pip安装： ```bash pip install pyscipopt==X.Y.Z ``` 替换`X.Y.Z`为适合当前系统的稳定版次； 3. 如果仍然失败，则考虑采用conda渠道管理软件包： ```bash conda install -c conda-forge pyscipopt ``` 注意：并非所有平台都提供预编译好的wheel文件，因此有时仍需自行编译扩展程序。 --- ### 如何在OR-Tools中调用SCIP内核？ Google OR-Tools提供了灵活多样的优化算法实现方案，其中就包含了对接第三方高级求解引擎的功能选项之一便是集成SCIP核心逻辑[^1]。具体做法如下所示： ```python from ortools.linear_solver import pywraplp def create_scip_solver(): """创建基于SCIP的支持连续/离散决策变量模型实例""" solver = pywraplp.Solver.CreateSolver('SCIP') if not solver: raise ValueError("无法加载SCIP求解器，请先验证其是否被成功部署至运行时环境") return solver if __name__ == "__main__": s = create_scip_solver() print(f"使用的求解器名称:{s.solver_name()}") ``` 上述代码片段展示了如何利用OR-Tools封装后的API快速定义一个以SCIP为基础的新建对象，并测试连接状态正常与否。 --- ### 性能评估数据记录表单说明 当对比不同求解器的表现差异时，通常会借助标准化表格形式呈现实验所得指标数值关系图谱。比如下面这个例子就是针对八线程并发条件下各款产品处理效率统计汇总情况摘要[^5]: | Threads Count | Time Consumed (sec.) by Solver A | Memory Usage(MB)by Solver B | |---------------|-----------------------------------|-------------------------------| | 8 | XX.XXX | YY.YYY | 此结构便于直观看出各项资源消耗趋势变化规律特征等等重要特性描述要点所在之处。 ---
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