COIN-OR Cbc 开源项目指南

COIN-OR Cbc 开源项目指南

Cbc COIN-OR Branch-and-Cut solver 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cb/Cbc

1. 项目介绍

COIN-OR Cbc（分支与切割）是一个基于C++编写的开源混合整数线性规划求解器。此项目由非营利组织COIN-OR基金会下的一群志愿者维护，旨在提供高效、灵活的数学优化工具。Cbc可作为库集成到应用中，也能通过独立执行文件使用，并广泛支持多种建模语言和系统，如AMPL、GAMS、Python中的PuLP等。它遵循Eclipse公共许可证2.0发布。

2. 项目快速启动

获取源码与安装

Docker方式

docker pull coinor/cbc

直接下载或使用Git

获取最新版本源码：

git clone https://github.com/coin-or/Cbc.git

在Linux上编译安装（以Ubuntu为例）：

sudo apt-get install coinor-cbc coinor-libcbc-dev

或者手动编译：

./configure
make
sudo make install

使用coinbrew自动化

首先下载并运行coinbrew脚本：

wget https://raw.githubusercontent.com/coin-or/coinbrew/master/coinbrew
chmod u+x coinbrew
./coinbrew fetch Cbc@master
./coinbrew build Cbc

3. 应用案例与最佳实践

Cbc在工业规划、物流管理、资源分配等领域有着广泛应用。例如，在供应链优化中，使用Cbc可以解决包含多个仓库、配送点和产品类型的库存管理和运输路径优化问题。最佳实践包括：

• 模型清晰定义：确保线性规划模型准确反映实际问题。
• 利用现有接口：通过AIMMS、Python的PuLP等高级语言接口提高开发效率。
• 参数调优：根据具体问题调整Cbc的求解策略和时间限制，以获得更高效的解决方案。
• 割平面与启发式：自定义割平面规则和启发式方法来加速特定问题的求解。

4. 典型生态项目

Cbc是COIN-OR优化套件的一部分，与其他COIN-OR项目紧密合作，如Clp（线性编程求解器）、Osi（优化服务界面）。此外，它被多款软件和语言生态系统所采用，促进了一系列衍生项目的发展：

• 语言绑定：cbcpy、Pyomo、cvxpy等，使得Cbc能够无缝地融入Python数据分析和科学计算生态。
• 特定领域应用：OpenSolver，一个Google Sheets和Excel的插件，允许用户直接在表格中构建和求解Cbc模型。
• 跨平台工具：通过conda和Homebrew等包管理系统，Cbc变得易于在不同操作系统间部署，促进了其在教育和工业界的普及。

Cbc凭借其强大的功能和开放的生态，成为了解决复杂优化问题的首选工具之一。开发者和使用者社区的持续贡献保证了它的活力和技术领先。

Cbc COIN-OR Branch-and-Cut solver 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cb/Cbc