[SCIP]

最新推荐文章于 2023-11-02 11:04:23 发布
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#python #SCIP

官方给了一些例子便于上手：Example projects

八皇后问题给出了一般流程：Using SCIP's callable library for solving the n-queens problem.

参数设置：list of all SCIP parameters

# solving stops, if the given number of solutions were found (-1: no limit)
# [type: int, advanced: FALSE, range: [-1,2147483647], default: -1]
limits/solutions = -1
# maximal number of nodes to process (-1: no limit)
# [type: longint, advanced: FALSE, range: [-1,9223372036854775807], default: -1]
limits/nodes = -1
# maximal time in seconds to run
# [type: real, advanced: FALSE, range: [0,1e+20], default: 1e+20]
limits/time = 1e+20
model.setRealParam('limits/time', 1.0)

基于SCIP的约束处理器Conshdlr添加惰性约束——以TSP问题为例
Linshaodan520的博客
03-14 673
介绍了scip添加惰性约束的方法，并对比了有无惰性约束下TSP问题的求解效率差异
手把手教你用Python调用SCIP求解最优化模型
HsinglukLiu的博客
09-23 1万+
手把手教你用Python调用SCIP求解最优化模型一个简单的例子Python调用SCIP求解最优化模型的一般步骤创建模型对象创建决策变量设置目标函数创建约束创建一般约束创建广义约束求解模型获得解的信息一些其他常用函数 上一期我们介绍了Python调用SCIP时，SCIP的安装与配置，这一期我们来介绍使用Python调用SCIP完成建模和求解，以及解的输出等。 一个简单的例子 我们用SCIP给出的官方案例作为引入，先让大家大致看一下Python调用SCIP求解最优化模型的大题流程。 我们以最经典的对称旅行商问
SCIP求解速度加速
as472780551的博客
11-02 2172
实际使用中遇到scip求解速度慢，需要加速或者牺牲一定的精度换取时间。
在C++中使用SCIP求解器
zx_glave的博客
12-21 4008
在C/C++中调用SCIP接口
SCIP | 数学规划求解器SCIP超详细的使用教程
infinitor的博客
11-29 1万+
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-commerci...
SCIP使用详解（一）
dyingstarAAA的博客
03-09 5708
国内的SCIP用的少，看英文太难受了，翻译在这里用于备份，转载请注明来源 SCIP官网：https://www.scipopt.org/index.php#welcome 概述 什么是SCIP？ SCIP是一个用于解决约束整数规划（CIP）和混合整数非线性规划的框架。特别的，SCIP结合了混合整数规划（MIP）求解器和基于LP的混合整数非线性规划（MINLP）求解器，是一个分支减界定价的框架。 快速开始 让我们从下面这个LP的小例子开始。具有一个通用整数变量和三个线性约束的4变量问题 Maximize .
SCIP 1.1 总结
ZhuZhuDrinkMilk
10-01 1181
1、计算过程：程序控制数据做事的过程。 2、四川话是中国话的方言，Scheme是Lisp的方言， 3、Lisp的最大特点：过程可以作为数据，即过程=数据。编译器就是这样：将程序当做数据处理。 4、使用Lisp的好处：更好地学习数据的结构和程序的构造 ，以及两者的结合。 5、程序设计语言的组成：1、表达：数据（常量、变量）+过程（算数、逻辑、比较）                     ...
scip
微信号：RunsenLiu
08-12 2171
Python 中常用的统计工具有 Numpy, Pandas, PyMC, StatsModels 等。Scipy 中的子库 scipy.stats 中包含很多统计上的方法。 下面是scipy主要的模块，但用的最多的是stats cluster 聚类算法 constants 物理数学常数 fftpack 快速傅里叶变换 integrate 积分和常微分方程求解 inter...
在windows平台上编译SCIP
clever101的专栏
10-06 2309
作者：朱金灿 来源：clever101的专栏 SCIP是什么   SCIP是一个开源整数规划求解器，支持混合整数（非线性）规划和Constraint integer programming,支持语言包括C/C++、Java、Python、Matlab等。 SCIP的下载和在windows平台下编译   SCIP的下载链接,具体选择如下：   下载解压后使用cmake打开源码目录，如下：   进行工程配置和生成（使用默认设置即可），如下：   生成的解决方案文件为：SCIPOptSuite.sln，在cma
JSCIPOpt:SCIP优化套件的Java接口
05-25
该项目提供了从Java编程语言到求解器软件的接口。 如何使用JSCIPOpt建立模型 examples文件夹中提供了几个示例。 它们显示了界面的某些功能，并且可以用作编写更复杂代码... 它们代表C数据结构SCIP ， SCIP_VAR ， SCIP
开源求解器SCIP的python接口学习手册
04-25
SCIP Python 接口学习手册 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...
python-scip,window下开发，linux下部署环境搭建都有了.zip
03-31
在Python编程环境中，SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是一个强大的优化求解器，用于处理混合整数规划问题，包括线性和非线性规划。它提供了丰富的接口，使得开发者能够利用Python来构建和求解复杂的...
PySCIPOpt:SCIP 优化套件的 Python 接口
07-24
Conda 将自动安装 SCIP，因此所有内容都可以在单个命令中安装： conda install --channel conda-forge pyscipopt 使用 PyPI 和源代码 有关说明，请参阅 。 请注意，最新的 PySCIPOpt 版本通常只与 SCIP 优化套件...
SCIP开源开发说明.pdf
07-06
SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是一个强大的开源整数规划和非线性整数规划求解器，它为约束整数规划问题提供了全面的解决策略。SCIP的主要特点包括： 1. 全规模MIP和MINLP求解器：SCIP提供了一个高效...
【Python|Pandas】dataFrame简单操作：根据某些列生成新列
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# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Apr 24 16:42:16 2018 @author: zhoulei """ import pandas as pd #import numpy as np from datetime import date,datetime def read_dataFrame(fileName,sheetNam...
【python/热力图】从csv文件读入（x,y,z）画简单热力图
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11-11 8816
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 10 21:20:25 2017 @author: zhoulei """ # Required Packages # 回归 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn impor...
【Python】piecewise与curve_fit分段线性函数拟合
flora_zhl的博客
06-08 8343
思路：确定所有的分割点(x*,y*)以及首尾的斜率(k*) 参考：两段的分段函数；三段的分段函数；scipy.optimize.curve_fit 代码： from scipy import optimize import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 ,11, 12, 13, 14, 15], dtype=float) y = np.array([5
【Python|matplotlib】简单作图：散点图，条形图，频数分布直方图
flora_zhl的博客
04-10 4249
官网大法好：https://matplotlib.org/index.html决策树（回归）结果作图的例子：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/tree/plot_tree_regression.html#sphx-glr-auto-examples-tree-plot-tree-regression-py自己用到的：import matplo...
【Python】日期处理-中国法定节假日
flora_zhl的博客
10-23 2695
插件说的超级清楚明白且有例子 https://pypi.org/project/chinesecalendar/#description 1.下载插件 2.cmd命令行安装：pip install chinesecalendar 3.引用： import chinese_calendar 或者 from chinese_calendar import is_workday, is_holiday 4.示例 mydate = datetime.date(2018, 4, 30) p.
SCIP
最新发布
06-14
### SCIP Optimization Framework 的含义与使用方法 SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是一个用于求解约束整数规划问题的框架，同时也是一个混合整数线性规划（MILP）和混合整数非线性规划（MINLP）的求解器[^1]。它由Zuse Institute Berlin (ZIB) 开发，广泛应用于组合优化问题中。 #### SCIP 的核心功能 SCIP 提供了以下主要功能： - **分支定界算法**：通过分支定界法来系统地搜索最优解。 - **启发式算法**：支持多种启发式方法以快速找到可行解。 - **插件架构**：允许用户自定义扩展，例如添加新的约束处理器或变量类型[^2]。 #### SCIP 的使用方法 要使用 SCIP，可以按照以下方式操作： 1. **安装 SCIP** 可以从官方仓库下载 SCIP，并根据需要选择编译版本。对于 Python 用户，可以通过 `pip install pyscipopt` 安装 Python 接口[^3]。 2. **编写模型** 使用 SCIP 创建优化模型时，首先需要定义变量、目标函数和约束条件。以下是一个简单的 Python 示例代码： ```python from pyscipopt import Model # 创建模型 model = Model("example") # 添加变量 x = model.addVar(vtype="C", name="x") y = model.addVar(vtype="C", name="y") # 设置目标函数 model.setObjective(x + y, sense="maximize") # 添加约束 model.addCons(2*x + y <= 20) model.addCons(x + 2*y <= 20) # 求解 model.optimize() # 输出结果 if model.getStatus() == "optimal": print("Optimal value:", model.getObjVal()) print("x =", model.getVal(x)) print("y =", model.getVal(y)) ``` 上述代码定义了一个线性规划问题并求解，展示了如何创建变量、设置目标函数和添加约束条件[^4]。 #### SCIP 的优势 SCIP 的优势在于其灵活性和高性能。它不仅能够处理标准的 MILP 和 MINLP 问题，还支持用户扩展以适应特定的应用场景。此外，SCIP 还集成了强大的预处理和切割平面生成技术，从而提高了求解效率[^5]。
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