将python-mip库与cvxpy语法一起使用

Question

我需要使用CBC解算器来解决混合整数优化问题，但是在目标环境中，我不能使用作为外包软件安装的CBC解算器，它必须是python库的一部分。为了克服这个问题，我找到了内置CBC解算器的mip库https://pypi.org/project/mip/ https://docs.python-mip.com/en/latest/index.html，它可以只使用这个库导入，而不需要单独安装CBC解算器。我的问题是，我已经有大量使用cvxpy编写的代码(使用这个单独的CBC解算器)。现在的问题是，有没有可能使用内置在mip库中的CBC，而不是从常规的cvxpy接口使用它？无需更改代码，将所有内容重写为mip sytax等。

我需要重写为mip语法的示例代码：

import numpy as np
import cvxpy as cp
import cvxopt 
import mip

def run_sample_optimization():
    demand = np.array([[100, 500, 30], [20, 200, 50], [150, 15, 35], [10, 5, 25]])
    product_supply = np.array([550, 200, 170, 40])

    allocation = cp.Variable(demand.shape, integer=True)

    objective = cp.Maximize(cp.sum(allocation/demand))


    constraints =[cp.sum(allocation, axis=1) <= product_supply,
                allocation <= demand,
                allocation >= 0]                        


    problem = cp.Problem(objective, constraints)

    optimal_value = problem.solve(solver=cp.GLPK_MI) # <-- it would be perfect to link somehow from this place to CBC implemented in mip library

    print('product supply:', product_supply)
    print('demand:\n', demand)
    print('allocation:\n', allocation.value)
    print('calculated score:', optimal_value)
    return product_supply, demand, allocation.value, optimal_value

首先要感谢大家！

Answer 1

使用这个包https://pypi.org/project/mip-cvxpy/我已经用过了，它很有效。

此包允许您使用python-mip包作为后端求解器来解决CVXPY问题。它适用于混合整数线性问题。

这允许您在CVXPY中使用CBC，而无需手动安装CBC。默认情况下，CVXOPT会调用CyLP来使用CBC，需要手动安装CBC。另一方面，python-mip附带了通过pypi.捆绑的CBC。