SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程

最新推荐文章于 2025-10-19 18:16:09 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-19 18:16:09 发布 · 2.3k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文是一份全面的SCIP数学规划求解器使用教程，涵盖了科普、基础入门和实战应用。SCIP是混合整数编程和非线性编程的快速非商业解器，支持多种平台和编程语言接口。教程包括SCIP的下载安装、基本使用、Python、Java和C/C++环境下的应用示例。通过实例展示了如何用SCIP解决线性、混合整数和非线性规划问题。

SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程

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。

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
G

最低0.47元/天 解锁文章
infinitor
关注
基于Python调用SCIP求解器的入门文档
Linshaodan520的博客
03-08 1703
介绍SCIP的python接口库pyscipopt的使用方法
规划求解器SCIP在jupyter上的使用教程--附示例&代码&Tips&踩坑
weixin_41743584的博客
05-06 2054
规划求解器SCIP在jupyter上的使用教程 打开Anaconda Prompt, 安装SCIP求解器 pip install pyscipopt 再从Anaconda Prompt终端打开jupyter（此终端窗口勿关闭） 准备求解以下示例： 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 x
什么是求解器？如何选对适合自己的求解器方案？
最新发布
shanshuinfo的博客
10-19 905
还有人以为“求解器越贵越好”，其实贵的可能支持很多你用不到的功能，比如你只做线性规划，却买了支持非线性规划的高端求解器，就是浪费钱。比如我有个做供应链的客户，用Gurobi算运输路线优化，结果没考虑国内的“省际货车限行”，算出来的路线实际没法走——后来换了COPT，因为COPT的模型里融入了国内的运输规则，结果就准了。我之前有个客户做电商仓库拣货路径优化，变量数有50万，一开始选了不支持整数规划的求解器，结果算出来的“路径”是“半条路”，根本没法用——后来换了支持整数规划的求解器，才解决问题。
一站式解决数学规划求解器SCIP的安装与使用
tms988的博客
04-27 3186
安装Java的SCIP接口JSCIPOpt系列 https://blog.youkuaiyun.com/qq_40275637/article/details/109703216 安装python的SCIP接口PySCIPOpt亲测系列 https://blog.youkuaiyun.com/qq_40275637/article/details/109702809 数学规划求解器SCIP的使用教程 https://www.cnblogs.com/dengfaheng/p/10041488.html 手把手教你用Pyt
python调用求解器SCIP求解最短路径问题（Shortest Path Problem）
南军Opt的博客
02-22 1239
python调用求解器SCIP求解最短路径问题（Shortest Path Problem）
MAC安装SCIP【小白教程】
u011849882的博客
09-02 2224
此教程用于小白在mac上安装线性规划求解器scip组件 前提：mac已安装brew 下载地址 https://www.scipopt.org/index.php#download （截止2020-09-02，建议下载6.0.2版本而非7.0.1版本） 在mac终端运行： （#后的汉字不要运行哦） brew install gcc brew install cmake cd /Users/dengjun/Downloads/ # 定位到上面下载的文..
精选资源
开源求解器SCIP的python接口学习手册
04-25
SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是一个开源的数学优化求解器，用于解决混合整数规划问题。Python 是一种流行的编程语言， PySCIPOpt 是 SCIP 的 Python 接口，提供了一个易于使用的 API，允许用户使用 ...
SCIP约束整型规划器库及头文件
04-13
SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是一个开源的数学优化求解器，专门用于解决混合整数线性规划（MILP）、混合整数二次规划（MIQP）以及其他类型的整数优化问题。它是一个完整的框架，包含了建模语言、...
SCIP求解器Windows安装
xal
06-29 707
SCIP求解器安装指南：从官网下载SCIPOptSuite安装包，按步骤完成安装（接受协议、选择路径等）。安装后需配置系统环境变量，将bin目录添加至Path变量中。通过cmd验证安装是否成功：输入"scip"显示版本信息即表示安装完成。若首次验证失败，需手动添加环境变量后重新验证。整个过程包含下载、安装、环境配置和验证四个主要步骤。
深入剖析SCIP：一个融合整数规划与约束规划的混合求解器
qq_63894862的博客
07-08 1281
摘要：SCIP优化求解器融合整数线性规划(ILP)和约束规划(CP)，通过多面体理论和割平面处理ILP问题，同时利用冲突分析和域传播进行CP求解。其核心采用分支定界框架，在节点处理中结合域传播、LP松弛求解和主启发式算法，通过CP的域传播提升ILP求解效率，而ILP的LP解又为CP提供推理依据。SCIP还整合冲突分析和割平面生成，实现两种方法的协同优化，特别适用于资源分配、调度等复杂问题。
SCIP开源开发说明.pdf
07-06
SCIP开发说明
混合整数非线性规划求解器SCIP初探
beingstrong的博客
11-04 4573
SCIP是目前最快的混合整数线性规划(mixed integer programming,MIP)和混合整数非线性规划(mixed integer nonlinear programing, MINLP)的求解器之一。
SCIP求解器给模型变量赋初值
风少_Hpy的博客
11-06 1548
scip求解器与启发式结合
python调用求解器SCIP求解多维背包问题（MKP）
南军Opt的博客
02-28 1940
python调用求解器SCIP求解多维背包问题（MKP）
python调用开源求解器SCIP求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）
南军Opt的博客
01-15 1694
python调用开源求解器SCIP求解带时间窗车辆路径问题（VRPTW）
MAC系统线性规划问题开源求解器SCIP
weixin_67820498的博客
05-27 524
这是因为在你的系统中，zstd（Zstandard 压缩库）未正确安装或路径配置不正确。打开Mac终端，cd进入sh文件的安装文件夹，执行“sh SCIPOptSuite-9.0.0-Darwin-no-Ipopt.sh”报错：Library not loaded: /usr/local/opt/zstd/lib/libzstd.1.dylib。这一步很容易报错，主要原因是scip依赖的包没有安装，需要在终端里面安装相应的依赖。优化 | 开源求解器SCIP的安装与入门教程（Windows+Python）
一篇文章给你讲清楚运筹优化到底怎么学！基于 SCIP Optimization Suite 的运筹优化入坑教程
weixin_35034831的博客
06-24 141
促使我写这篇文章的原因呢，是因为这段时间开始我一直在写我的毕业论文。在写毕业论文的时候，我就用到了一些运筹优化方法，与此同时我也在观察身边人是如何运用运筹优化方法的。学校其实从来没有教过我们如何搞运筹优化。我想即使是现在在阅读本文的你，也不得不承认：学校教运筹学的方法就是拿着课本，把所有典型的运筹学问题及数学表述和其求解的算法形式照本宣科地讲一遍，事后再给你安排一场考试，让你在考场上手工迭一遍单纯形表、迭一遍运输表、求一个对偶问题、算一步灵敏度分析，用 Dijkstra 算法找一下两点之间的最短路径云云。
在C++中使用SCIP求解器
zx_glave的博客
12-21 3994
在C/C++中调用SCIP接口
scip求解器
04-02
### 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。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值