是否可以直接從 PyScipOpt 模型對象訪問 SCIP 的統計輸出值？

Question

我正在使用 SCIP 使用 PyScipOpt 在 Python 中解決 MILP。 解決問題后，求解器統計信息可以是 1) 使用printStatistics()打印為字符串，或 2) 使用writeStatistics()保存到外部文件。 例如：

import pyscipopt as pso
model = pso.Model()
model.addVar(name="x", obj=1)
model.optimize()
model.printStatistics()
model.writeStatistics(filename="stats.txt")

printStatistics / writeStatistics中有很多信息似乎無法直接從 Python model對象訪問（例如原始對偶整數值、單個分支規則的數據或原始啟發式算法等）。通過例如model對象或字典的屬性從該輸出中提取數據。

有沒有辦法從model對象訪問這些信息而不必解析原始文本/文件輸出？

Answer 1

PySCIPOpt 不直接提供對統計信息的訪問。 各種表（例如分隔符、預求解器等）的數據針對 SCIP 中的每個插件單獨存儲，有時收集起來並不簡單。 如果你只在對一般的解決過程中，某些統計數據感興趣的話，那么你可能要添加PySCIPOpt包裝幾個簡單get中定義的函數scip_solvingstats.c 。

最后，您可能想查看IPET來解析統計輸出。