SCIP,Clp,Gurobi和Cplex安装

本文详细介绍了SCIP、Clp、Gurobi和Cplex等数学优化软件的安装步骤及环境配置过程,包括创建目录、编译源码、配置环境变量和测试安装成功的方法。

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SCIP安装

1.在自己的家目录下建立目录scip,并将获得的压缩包考入该文件夹并解压缩

tar -zxvf scipoptsuite-5.0.0.tgz

2.进入目录scipoptsuite-5.0.0进行编译

cd scipoptsuite-5.0.0
mkdir build
cd build
cmake ..
make

3.进入bin目录,可能没有执行文件zimpl,进入文件夹zimpl,执行make

cd zimpl
make

4.配置环境

打开~/.bashrc目录,不要掉了

vim ~/.bashrc

将下面一句话考进该目录

export PATH=$PATH:~/software/scip/scipoptsuite-5.0.0/build/bin/

使该改变生效

source ~/.bashrc

可能出现的错误解决:
1.zlib.h:没有那个文件或目录

sudo apt-get install zlib1g-dev

2.gmp.h: 没有那个文件或目录

sudo apt-get install libgmp3-dev

Clp安装

Clp的安装分为以下几步:

1.在自己的家目录下建立目录clp,并进入目录clp

mkdir clp
cd clp

2.在目录clp下进行安装

svn co https://projects.coin-or.org/svn/Clp/stable/1.16 coin-Clp
cd coin-Clp
./configure -C
make
make test
make install

3.配置环境

打开~/.bashrc目录,不要掉了"."

vim ~/.bashrc

将下面一句话考进该目录

export PATH=$PATH:~/clp/coin-Clp/bin

使该改变生效

source ~/.bashrc

4.测试一个例子

clp ~/clp/coin-Clp/Data/Sample/nw460.mps

如果能够输出结果,说明安装成功。

Gurobi安装

1.在家目录下建立文件夹gurobi,进入该文件夹,获取安装程序并解压缩

mkdir gurobi
cd gurobi
wget https://packages.gurobi.com/7.5/gurobi7.5.2_linux64.tar.gz
tar -zxvf gurobi7.5.2_linux64.tar.gz

8版本以上安装

wget https://packages.gurobi.com/8.0/gurobi8.0.1_linux64.tar.gz

2.配置环境

打开文件.bashrc

vim ~/.bashrc

将下面一句话考进该文件

export PATH=$PATH:~/software/gurobi/gurobi752/linux64/bin/

相应的8版本为

export PATH=$PATH:~/software/gurobi/gurobi801/linux64/bin/

保存文件后执行以下命令使改变生效

source ~/.bashrc

3.申请用于学术的license用于激活,执行以下代码,注意要保证自己的IP是教育网

grbgetkey ****-****-****-****-************

Cplex安装

1.在家目录下建立文件夹cplex,并将将安装程序放入其中后,修改权限

mkdir cplex
chmod u=rwx,g=rwx,o=rx cplex_studio12.7.1.linux-x86-64.bin

2.执行安装程序

./cplex_studio12.7.1.linux-x86-64.bin 

3.选择语言为2English后,按ENTER继续,再选择1接受条款,要么按ENTER选择默认安装路径,要么自己输入要安装的绝对路径,我选择的是/home/username/cplex,之后一直按ENTER即可

4.配置环境

打开文件.bashrc

vim ~/.bashrc

将下面一句话考进该文件

export PATH=$PATH:~/cplex/cplex/bin/x86-64_linux/

保存文件后执行以下命令使改变生效

source ~/.bashrc

5.测试是否安装成功

cplex -c read ~/cplex/cplex/examples/data/afiro.mps

6.如果要链接静态库文件,只需要复制下面三个文件即可

/cplex/cplex/lib/x86-64_linux/static_pic/libcplex.a  
/cplex/cplex/lib/x86-64_linux/static_pic/libcplexdistmip.a  
/cplex/cplex/lib/x86-64_linux/static_pic/libilocplex.a

链接头文件,只需要以下两个

/cplex/cplex/include/ilcplex/cplex.h
/cplex/cplex/include/ilcplex/cpxconst.h

转载于:https://www.cnblogs.com/qujingtongxiao/p/9813285.html

<think>好的,我需要帮助用户了解如何安装CBC、SCIPGurobi这三个求解器。用户之前已经询问过关于cvxpy中布尔变量的定义,现在可能是在进行整数规划或混合整数规划的问题求解,所以需要安装这些求解器来解决实际问题。 首先,我得回想一下这些求解器的安装步骤。CBCSCIP是开源的,而Gurobi是商业软件,需要许可证。用户可能已经知道cvxpy,但需要配置求解器才能使用,特别是处理布尔变量时。 对于CBC,在Python中通常通过cylp或者直接安装CBC的二进制文件。但用户可能更倾向于使用pip安装,所以需要提供对应的命令。例如,安装cvxpy推荐的CBC支持可能通过pip install cylp,但有时候可能需要额外步骤,比如在Linux上安装coinor-cbc包。不过用户可能用的是Windows或macOS,需要分别说明。 SCIP安装比较复杂,因为虽然它是开源的,但需要个人学术许可,而且Python接口的安装可能涉及到编译。用户可能需要先下载SCIP的二进制文件,然后安装PySCIPOpt。需要详细说明步骤,特别是针对不同操作系统的注意事项。 Gurobi作为商业软件,用户需要先注册获取许可证,然后通过pip安装gurobipy,同时配置许可证。学术用户可能可以免费获取,但需要指引他们如何申请。需要提醒用户注意许可证的有效性,并检查是否设置好环境变量。 另外,用户可能遇到常见问题,比如求解器未找到,或者许可证问题。需要提前指出可能的错误解决方法,例如安装后测试导入库,或者检查路径是否正确。 需要确保步骤清晰,分点说明每个求解器的安装方法,包括开源商业的区别,不同操作系统的差异,以及安装后的验证步骤。同时,语言要简洁,避免技术术语过多,让用户能一步步跟随操作。 可能还需要比较这三个求解器的优缺点,帮助用户根据需求选择,比如CBC是免费但可能处理速度较慢,Gurobi商业但高效。但用户的问题主要是安装,所以重点放在安装步骤上,简要提到选择建议即可。 最后,需要确认所有命令都是最新的,没有过时的信息,比如某些库的安装方式是否有变化。例如,cvxpy的文档推荐使用特定版本的求解器或接口库,需要检查并确保提供的信息准确。</think>以下是 **CBC、SCIPGurobi** 这三个数学规划求解器的安装方法及注意事项: --- ### **1. CBC (COIN-OR Branch and Cut)** - **类型**:开源(免费) - **适用场景**:线性规划 (LP)、混合整数规划 (MIP) - **安装步骤**: - **通过 `cylp`(推荐)**: ```bash pip install cylp # 安装CBC求解器接口 ``` - *注意*:`cylp` 依赖 `Cython` `NumPy`,需提前安装。 - **直接安装预编译二进制文件**(Linux/Ubuntu): ```bash sudo apt-get install coinor-cbc # Debian/Ubuntu系统 ``` - **验证安装**: ```python import cvxpy as cp problem = cp.Problem(...) problem.solve(solver=cp.CBC) # 无报错即安装成功 ``` --- ### **2. SCIP (Solving Constraint Integer Programs)** - **类型**:开源(需学术许可) - **适用场景**:混合整数规划、非线性规划 - **安装步骤**: 1. **下载SCIP二进制文件**: - 官网:https://www.scipopt.org/ - 注册后获取**学术许可证**(免费)。 2. **安装Python接口 `PySCIPOpt`**: ```bash pip install pyscipopt ``` 3. **配置环境变量**: - 将SCIP安装路径添加到系统环境变量(如 `SCIPOPTDIR`)。 - **验证安装**: ```python from pyscipopt import Model model = Model("test") # 创建模型对象,无报错即成功 ``` --- ### **3. Gurobi** - **类型**:商业软件(学术用户可免费申请许可证) - **适用场景**:大规模线性/非线性/整数规划(性能强) - **安装步骤**: 1. **注册账号**: - 官网:https://www.gurobi.com/ - 学术用户需提供机构邮箱申请免费许可证。 2. **下载安装程序**: - 根据操作系统下载对应版本(Windows/macOS/Linux)。 3. **安装Python接口**: ```bash pip install gurobipy # 安装Python接口 ``` 4. **配置许可证**: - 运行 `grbgetkey` 命令输入许可证密钥。 - **验证安装**: ```python import gurobipy as gp model = gp.Model() # 无报错即成功 ``` --- ### **4. 选择建议** | 求解器 | 优势 | 劣势 | |----------|-------------------------------|-----------------------| | **CBC** | 免费,轻量 | 大规模问题求解较慢 | | **SCIP** | 支持复杂约束,开源 | 安装配置复杂 | | **Gurobi**| 性能顶尖,文档完善 | 商业需付费(学术免费)| --- ### **5. 常见问题** - **`SolverNotFoundError`**: 确保求解器已正确安装,并在代码中指定支持的求解器(如 `solver=cp.GUROBI`)。 - **学术许可证**: SCIPGurobi需通过机构邮箱申请学术版,避免商业用途。 - **路径配置**: SCIP需配置 `SCIPOPTDIR`,Gurobi需保证许可证文件在默认路径。 如果有具体错误或操作系统相关的安装问题,欢迎提供更多细节!
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