我想在python中使用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解决此类大问题需要花费很长时间。有什么方法可以实现多线程并提高速度?
还有其他解决方案/库可以解决如此大的优化问题吗?
最佳答案
线性编程不是很适合并行化,因此使问题更快产生的最佳选择是使用其他求解器或重新编写问题。
通过生成MPS文件(在问题变量上使用writeMPS()
方法)并将其提交给NeOS,您可以感觉到其他求解器解决问题的速度。
我想在python中使用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解决此类大问题需要花费很长时间。有什么方法可以实现多线程并提高速度?
还有其他解决方案/库可以解决如此大的优化问题吗?
最佳答案
线性编程不是很适合并行化,因此使问题更快产生的最佳选择是使用其他求解器或重新编写问题。
通过生成MPS文件(在问题变量上使用writeMPS()
方法)并将其提交给NeOS,您可以感觉到其他求解器解决问题的速度。