CPLEX 與 Gurobi 的比較

Question

Gurobi 和 CPLEX 是近年來非常流行的求解器。 就許可證而言，CPLEX 對學者來說更容易。 據說它的性能也非常高。 但 Gurobi 據稱是近年來最快的求解器，而且還在不斷改進。 但是，據說當約束數量增加時，其性能會下降。

在速度和性能方面，一般推薦哪種求解器專門用於具有二次目標函數的大規模問題，沒有太多約束？

它們在 Python 中的使用會影響它們的性能嗎？

Answer 1

數學編程本質上是困難的，並且很可能總是存在一個求解器比另一個求解器更快的情況。 通常，問題很快就解決了，因為某些啟發式方法是“幸運的”。

此外，僅憑問題的大小並不是衡量其難度的可靠指標。 雖然我們可以在很短的時間內解決具有數百萬個約束的實例，但仍有一些微小的實例尚未解決。

當您正在尋找最佳性能時，您應該通過檢查日志文件來分析求解器的行為，然后嘗試相應地調整參數。 如果您有機會測試不同的求解器，您應該選擇它以獲得更多可用選項。 對於已建立的、最先進的求解器中的任何一個的建議，您都應該小心 - 尤其是在沒有動手計算實驗的情況下。

您還需要考慮建模環境/語言的難度以及完成建模部分可能需要多少時間。

回答您關於 Gurobi 的 Python 界面的問題：這是一個非常高效且流行的工具，適用於各種應用程序，並且很可能不會影響整體求解時間。 在大多數情況下，實際求解時間仍然是主導因素，而模型構建時間可以忽略不計。

Answer 2

正如 mattmilten 已經說過的，如果您比較主要商業求解器在一系列問題上的性能，您會發現其中一個明顯優於其他的實例。 然而，這將取決於許多看似無關的細節。 我們對我們自己的問題實例集合（保存為 MPS 文件）進行了並排比較，這些實例都是從針對大型優化問題的不同子問題的相同 C++ 代碼生成的。 所以它們本質上只是同一模型中的不同數據集，我們仍然發現求解器之間存在很大差異。 這確實取決於您的具體問題的細節。