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有谁知道在处理典型的 MILP(混合整数线性规划)时,Java 的这 2 个求解器(Oj 算法)和 Python 的 SCIP 在性能方面如何相互关联(如:哪个最快) ) 问题?乍一看,我似乎无法在网上找到任何可以指引我正确方向的东西,我很好奇!
提前致谢!
最佳答案
SCIP Optimization Suite是源代码中最快的 MIP 和 MINLP 求解器之一。 PySCIPOpt ,它与 Python 的接口(interface),在构建模型时可能会有点慢,但求解时间仍然不错,因为它在后台运行纯 SCIP C 库。
老实说,我对oj! Algorithms没有经验。不能说这个求解器有多好。显然它允许链接到 Gurobi 或 CPLEX,所以猜测在这种情况下它主要是围绕那些提供高性能的 API 的建模包装器。
最终取决于您的建模偏好/要求和您的具体问题实例。
关于java - 优化 : Oj algorithms (java) versus SCIP (python),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52952069/
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