GLPK求解器中的单纯形法和修订的单纯形法之间的区别

Question

我正在尝试使用针对大数据的倍频程中的glpk求解器来解决LP最小化问题。 我的约束矩阵有1000或更多行。 我对使用lpsolver=1选项感到困惑。 我使用或不使用它的区别。 如果我不使用该选项，是否会得到相同的结果？ 任何帮助，将不胜感激。

Answer 1

如果您查看八度音阶帮助，将会发现此

lpsolver（默认值：1）

 Select which solver to use. If the problem is a MIP problem this flag will be ignored. 1 Revised simplex method. 2 Interior point method. 

因此，实际上在某些问题上，效率仅存在差异，例如，如果您在Wikipedia中寻求比较，您会发现：

当前的观点是，对于线性编程的常规应用，基于单纯形的方法和内点方法的良好实现的效率相似。[14] 但是，对于特定类型的LP问题，可能是一种类型的求解器比另一种类型的求解器好（有时好得多），并且内点方法与基于单纯形法的方法所生成的解决方案的结构在支持下有很大不同。一组活动变量通常对于后一个变量较小。[15]

LP解算器广泛用于优化行业中的各种问题，例如优化运输网络中的流量

而且在这种情况下，它被忽略

如果仅某些未知变量需要为整数，则该问题称为混合整数编程（MIP）问题。 由于它们比ILP程序更通用，因此它们通常也是NP困难的。 在这种情况下，此参数将被忽略