如何在python中使用Gurobi的MIPGap和TimeLimit？

Question

我正在研究大規模的 MILP。 所以我必須將時間限制設置為一個合理的值，或者我必須將 MIPGap 設置為一個合理的水平。 我已經知道 gurobi 的文檔。

MIPGap： https ://www.gurobi.com/documentation/6.5/refman/mipgap.html

時間限制： https ://www.gurobi.com/documentation/8.0/refman/timelimit.html#parameter:TimeLimit

MIPGap Gurobi 在找到最優解的百分比時將停止

TimeLimit Gurobi 將在一定時間后停止。

但是你能給我一個例子，例如將時間限制設置為 5 分鍾或將 MIPGap 設置為 5% 嗎？

我不知道如何准確實現這些字符？

請幫助我我對python很陌生

我試過了，但這不起作用

    model.Params.TimeLimit = 5
    model.setParam("MIPGap", mipgap)

這是我的模型的簡短版本

from gurobipy import *  
import csv
import geopandas as gpd
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches
from pandas.core.common import flatten
import math

################################# SOLVE function START ###################################################################
def solve(
      
       vpmaint, wpunit, wuunit, vumaint,
       kfuel, koil, kbio,
       hb, ht,
       cj, ci,
       zinvestp, zinvestu,
       DEMAND, DEMANDM,
       LOCATION, SOURCE, BTYPE, SOURCEM,
       osi, oij, ojm
       ):
   model = Model("Biomass to liquid supply chain network design")
################################# SOLVE function END ###################################################################

####################################################### variable section START ####################################################################################################
#binary variables #############################   Binary 1-2     ####################################################

#binary 1: Pyrolyse i with capacity p open?
           
   fpopen = {}
   for i in LOCATION:
       for p in R:
           fpopen[i,p] = model.addVar(vtype = GRB.BINARY,name = "fpopen_%s_%s" % (i,p))

#binary 2: Upgrading j with capacity r and technology t open?
           
   fuopen = {}    
   for j in LOCATION:
       for r in R:
           for t in TECHNOLOGY:
               fuopen[j,r,t] = model.addVar(vtype = GRB.BINARY,name = "fuopen_%s_%s_%s" % (j,r,t))
  
################################################ continous variables Integer 1-9      #############################################################
#integer 1: Mass of Biomass type b from Source s to Pyrolyse i         
   xsi = {}    
   for s in SOURCE:
       for i in LOCATION:
           for b in BTYPE:
               xsi[s,i,b] = model.addVar(vtype = GRB.INTEGER,name = "xsi_%s_%s_%s" % (s,i,b))
               
#integer 2:Mass of Biomass type b from Source s to Pyrolyse i
   xjm =  {}
   for j in LOCATION:
       for m in DEMAND:
           xjm[j,m] = model.addVar(vtype = GRB.INTEGER,name = "xjm_%s_%s" % (j,m))
    

   model.update()
   model.modelSense = GRB.MAXIMIZE          
#######################################################   Objective Function START 
      
   model.setObjective(       
                       #quicksum(DEMANDM[m] * l for m in DEMANDM  )   
                       quicksum(xjm[j,m] * l for j in LOCATION for m in DEMAND)
                      - quicksum(ainvest[i] + aoperation[i] + aprod[i] for i in LOCATION)
                      - quicksum(einvest[j] + eoperation[j] + eprod[j] for j in LOCATION)
                     
## ......
   
#######################################################   Constraints  

############################## Satisfy Demand Constraint 1-3 
# Constraint 1: Always Satisfy Demand at marketplace m

   for m in DEMAND:
       model.addConstr(quicksum(xjm[j,m] for j in LOCATION) <= int(DEMANDM[m]))

   # for m in DEMAND:
   #     model.addConstr(quicksum(x[j,m] for j in LOCATION) >= DEMANDM[m])  
                     
# Constraint 2: The amount of bio-oil sent from pyrolyse station i to Upgrading 

###...Here are more constraints


   model.optimize()
   model.getVars()
   model.MIPGap = 5
   model.Params.TimeLimit = 1.0
   model.setParam("MIPGap", mipgap)
  

Answer 1

您需要在調用 Model.optimize() 之前設置參數。 此外，MIPGap 和 TimeLimit 的單位分別是分數和秒。 所以你的代碼應該是：

model.Params.MIPGap = 0.05    # 5%
model.Params.TimeLimit = 300  # 5 minutes
model.optimize()

Answer 2

或者，您可以調用模型的setParam()方法：

model.setParam('MIPGap', 0.05)
model.setParam('Timelimit', 300)

Answer 3

我已經有幾年沒有運行過這段代碼了……我沒有 Gurobi 許可證了。 但是，這樣的事情應該有效。 你沒有提到你如何編碼你的模型。 以下來自pyomo腳本。 我認為類似的東西會起作用，但是您可以處理求解器實例。

solver = SolverFactory("gurobi")
solver.options['timeLimit'] = 1200  # seconds
solver.options['mipgap'] = 0.01