Gurobi花了很长时间为LP建立模型

Question

我一直在用gurobi解决一些LP，我注意到对于我遇到的大多数实例，构建模型比实际求解要花费更长的时间。也许这是标准的，但对我来说似乎很奇怪。

一个特定的实例花费了1.75秒来求解，但是构建模型的以下代码部分花费了13.6秒：

for (int i = 0; i < numSeq2; ++i) {
    expr = new GRBLinExpr();
    //expr.clear();
    for (int j = 0; j < numSeq1; ++j)
        expr.addTerm(-1 * A[j][i], x[j]);
    for (int j = 0; j < numIS2; ++j)
        expr.addTerm(-1 * F[j][i], q[j]);
    duals[i] = model.addConstr(expr, GRB.LESS_EQUAL, 0, "");
}

在上述示例中，numSeq1 = 7475，numSeq2 = 7475，numIS2 = 2517，最终的LP具有9992行和9992列。我知道这相当大，但奇怪的是，构建模型所需的时间几乎是求解模型所需时间的10倍。

我尝试了expr.clear()，而不是为每个约束创建一个新的GRBLinExpr (注释掉)，它没有任何帮助。

有什么方法可以让gurobi更快地构建模型吗？如果瓶颈是构建模型，在这方面cplex会比gurobi更好吗？

谢谢!

Answer 1

首先，您的示例代码块中有一个很大的拼写错误(现在已更正)。这让我想知道你的模型是否应该有numSeq2行(7495)。

如果你的A和F矩阵中的每个元素都是非零的，那么你的代码结构就没问题。然而，这是非常罕见的；在大多数情况下，绝大多数矩阵系数为零。如果是这样的话，应该只对行中的非零元素调用GRBLinExpr.addTerm()。无论您使用的是Gurobi还是任何其他求解器，这都是正确的。

(请注意，在Gurobi自己的论坛上，对于Gurobi特定的问题，您可能会得到更快的回复。)

免责声明:我目前在Gurobi Optimization工作，以前在ILOG工作，它提供了CPLEX。

Answer 2

既然您正在询问替代方案，我相信您最好使用代数建模语言，如AMPL、AIMMS或开源替代方案，如GLPK和AML。这些声明性语言可以简洁而优雅地表达你的问题。这些语言生成MPS或NL，然后可以由CPLEX或其他自由求解器处理。正如您所看到的，建模语言是一回事，求解器是另一回事。