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Python-MIP:混合整数线性规划建模与求解的Python工具包

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简介:
Python-MIP是一款专为解决混合整数线性规划问题设计的Python库。它提供强大的模型构建能力和高效的求解引擎,帮助用户轻松应对复杂的优化挑战。 Python MIP是一个用于混合整数线性程序(MIP)建模与求解的工具集合。该套件借鉴了其他高级语言的特点,并提供了访问高级求解器功能的功能,如切割生成、惰性约束、MIPstart和解决方案池等特性。对于已经熟悉Pulp或Gurobi模型的人来说,移植到Python MIP应该相对容易。 MIP的主要特点包括: - 高级建模:使用Python轻松构建复杂的MIP模型;运算符重载功能使得编写线性表达式变得更加直观。 - 全面的功能:支持在分支和剪切搜索过程中仅生成必要的不等式,以处理大量约束条件的问题。此外还提供了解决方案池查询功能,可以获取在搜索过程中发现的优质解决方案集合,并且可以通过MIPStart为求解过程中的初始可行解设定起点。 - 高效性:Python MIP软件包通过直接调用高性能模块来实现快速计算能力。

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客服
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  • Python-MIP线Python
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    Python-MIP是一款专为解决混合整数线性规划问题设计的Python库。它提供强大的模型构建能力和高效的求解引擎,帮助用户轻松应对复杂的优化挑战。 Python MIP是一个用于混合整数线性程序(MIP)建模与求解的工具集合。该套件借鉴了其他高级语言的特点,并提供了访问高级求解器功能的功能,如切割生成、惰性约束、MIPstart和解决方案池等特性。对于已经熟悉Pulp或Gurobi模型的人来说,移植到Python MIP应该相对容易。 MIP的主要特点包括: - 高级建模:使用Python轻松构建复杂的MIP模型;运算符重载功能使得编写线性表达式变得更加直观。 - 全面的功能:支持在分支和剪切搜索过程中仅生成必要的不等式,以处理大量约束条件的问题。此外还提供了解决方案池查询功能,可以获取在搜索过程中发现的优质解决方案集合,并且可以通过MIPStart为求解过程中的初始可行解设定起点。 - 高效性:Python MIP软件包通过直接调用高性能模块来实现快速计算能力。
  • MATLAB线资料.zip_线___线_非线
    优质
    本资料包提供了关于MATLAB中处理混合整数非线性问题的资源,涵盖混合整数、纯整数与连续变量结合的非线性和线性规划案例。 用于混合整数的非线性规划以及相应的计算程序可以解决包含连续变量和离散变量的复杂优化问题。这类方法在处理实际应用中的各种限制条件时表现出色,能够有效地寻找最优解或近似最优解。
  • 利用Python和Gurobi旅行商问题线方法
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    本研究采用Python结合Gurobi优化器,提出了一种高效的混合整数线性规划算法来解决经典的旅行商问题,旨在寻求最短可能路线以访问所有给定城市并返回起点。 旅行商问题(TSP)是组合优化领域中最著名的难题之一。它的目标是在访问每个城市一次后返回起点的情况下找到最短的路线。在该领域中,TSP被归类为NP难题。
  • 线(MINLP)
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    简介:混合整数非线性规划(MINLP)是一种优化问题类型,结合了连续变量与离散(整数或二进制)变量,用于解决复杂的工程设计、资源配置等问题。 求解混合整数非线性问题: 最小化 p(x,y) 约束条件: - f(x,y) <= 0 - g(x,y) == 0 - lb <= x <= ub - nlb <= y <= nub 其中,x(yidx) 是整数变量,y 是连续变量。此程序采用分支定界法来解决非线性混合整数问题,并使用 IPOPT 或 APOPT 求解 NLP 松弛问题。 文件: - minlp.m - 示例 MINLP 问题的求解 - minlp.apm - 定义 MINLP 问题 后续工作可能包括添加启发式方法以创建良好的初始整数值,以及实施分支和切割技术。
  • 线问题
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    简介:混合整数非线性规划(MINLP)是一种优化问题,结合了连续变量与离散变量,并含有非线性的约束条件或目标函数。它广泛应用于工程设计、资源配置等领域,挑战在于寻找全局最优解。 求混合整数非线性规划的Matlab代码,请自行下载。
  • BNB20线问题
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    简介:本文提出了一种名为BNB20的新算法,专门用于高效求解混合整数非线性规划(MINLP)问题。该方法结合了分支定界技术和优化策略,显著提升了复杂问题的解决方案获取速度和准确性。 用于非线性整数规划的工具函数,在修改代码后使其适用于MATLAB 2015版本。
  • 线MATLAB方法.rar_south4eu_非线_MATLAB_ 这样改动后,保留了原意,并且将内容稍微进行了重组和简化。
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    该资源分享了利用MATLAB进行非线性规划与混合整数规划问题求解的方法,适用于需要解决这类优化问题的研究者和技术人员。 连续非线性规划模型在MATLAB中的求解方法与离散非线性规划模型的求解方法有所不同。这两种类型的非线性规划问题可以通过不同的算法和函数来解决,以达到优化目标。对于连续变量的问题可以使用如`fmincon`等函数进行处理;而对于涉及整数或二进制决策变量的情况,则可能需要采用混合整数非线性规划(MINLP)的方法,并利用MATLAB中的相应工具箱或者自定义算法实现求解。
  • MINLP:线——利用APM MATLAB器- matlab开发
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    本项目介绍如何使用APM MATLAB求解器解决MINLP问题,即含有连续与离散变量的非线性优化问题。 求解混合整数非线性问题:最小化 p(x, y) 在以下约束条件下: - f(x,y) ≤ 0 - g(x,y) = 0 - lb ≤ x ≤ ub - nlb ≤ y ≤ 小头x(yidx),其中yidx是逻辑索引向量,表示部分变量为整数。 此程序采用分支定界法解决非线性混合整数问题。NLP松弛问题通过IPOPT 或APOPT求解器来处理。相关文件包括: - minlp.m:用于示例MINLP问题的解决方案 - minlp.apm:定义了MINLP问题 进一步的工作可以考虑添加启发式方法以生成良好的初始整数解决方案,以及对问题引入切割(即分支和切割法)。一些测试表明该程序能够很好地处理多达约30个整数变量及10,000个NLP变量。此外,还提供了一个网络服务来解决NLP松弛的解。 需要注意的是由于网络通信延迟的影响,求解时间可能比其他MINLP求解器(如DICOPT、BON)稍长一些。
  • MATLAB中线问题(matlab)
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    简介:本文探讨了在MATLAB环境下解决混合整数线性规划问题的方法与技巧,包括模型建立、求解器选择及优化策略。 MATLAB 中的混合整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming, MILP)是一种优化问题求解技术,在该技术中部分变量被限制为整数值,而其余变量可以取任意实数值。这种模型广泛应用于工程、金融和管理等领域以解决实际中的复杂决策问题。 MATLAB 提供了专门的工具箱来实现混合整数线性规划,如 `intlinprog` 函数可用于求解此类优化问题。通过设置适当的约束条件及目标函数,用户可以利用这些功能强大的工具高效地寻找最优解决方案。
  • 使用大M法、ExcelPython编程线问题
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    本课程全面讲解如何运用大M法和多种软件工具(如Excel规划求解包、Python编程及其相关库)来高效地解决各种线性规划问题,适合需要优化决策过程的学习者。 线性规划是一种优化技术,在满足一组线性约束条件下最大化或最小化一个线性目标函数。本段落将介绍四种方法来解决此类问题:大M法、Excel的内置求解工具、Python编程以及使用scipy库。 1. 大M法在Excel中的应用: 此方法涉及引入极大值“M”以确保非负变量不会在初始阶段被用到,适用于处理松弛变量。利用Excel公式和规划求解功能来实现这一过程包括构建目标函数及约束方程,并将参数输入相应单元格中。 2. 使用Excel内置的规划求解包: 通过明确列出目标函数系数、约束条件及其常数项,在Excel工作表中设置好这些数据,然后使用MMULT公式进行乘法运算。完成设定后,点击“求解”按钮以自动获得最优解决方案,并生成包含结果报告和敏感性分析的数据。 3. Python编程实现: 利用Python编写自定义算法解决线性规划问题是一个高效的选择。通过创建一个Simplex类来封装单纯形方法的核心逻辑,该类包括系数矩阵、约束向量等属性。读取文件中的数据后,按照算法迭代更新变量直到找到最优解为止。 4. 使用scipy库求解: Python的scipy库包含`linprog`函数,专门用于解决线性规划问题。与手动实现单纯形法相比,这种方法更加高效且易于使用;只需提供目标函数系数、约束条件矩阵和边界值即可获得结果。 总结而言,在处理不同规模和复杂度的问题时,上述方法各有优势:Excel适用于初学者或小型项目;Python编程适合需要定制算法的情况;而scipy库则是解决线性规划问题的快速有效工具。理解这些不同的解决方案有助于在实际工作中根据具体情况灵活选择合适的策略。