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我想使用 python 中的 PuLP 库解决优化问题。我的优化问题有 >10000 个变量和很多约束。 PuLP需要很长时间才能解决这么大的问题。有什么方法可以实现多线程并提高速度吗？
对于如此大的优化问题还有其他解决方案/库吗？
最佳答案
线性编程不太适合并行化，因此让问题更快解决的最佳选择是使用不同的求解器或重新表述您的问题。
您可以通过生成 MPS 文件(在问题变量上使用 writeMPS() 方法)并将其提交到 NeOS 来了解其他求解器解决您的问题的速度。 .
关于python - python 中 PuLP 库的多线程，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38699360/
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我会尽量让我的问题简短。如果您需要任何进一步的信息，请告诉我。 我有一个 MIP，使用 PuLP 包在 Python 中实现。 (大约 100 个变量和约束)问题的数学公式来自一篇研究论文。本文还包括
在 Python PuLP 中，线性规划约束可以转化为弹性子问题。 http://www.coin-or.org/PuLP/pulp.html?highlight=lpsum#elastic-cons
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！