Линейно програмиране Solver за MATLAB, подобно на cplexlp или linprog - matlab, cplex

Използвам MATLAB 2010b 64bit и неговия cplexинтеграция за решаване на инженерен проблем. Поради изтичането на паметта на cplex, използването на памет надвишава приемливите граници с cplex (100 + GB, включително виртуална памет), следователно аз не съм в състояние да разреша проблема си. Можете да видите подобна публикация тук.

Тогава се опитах да използвам MATLAB linprog от инструментариума за оптимизация, но резултатът беше разочароващ. Времето на работа на алгоритъма за малък проблемен екземпляр бе увеличено от 80 cpu sec на 2600 cpu sec.

Сега имам нужда от LP solver интеграция към MATLAB, която е подобна на CPLEX или linprog, Под „подобен“ имам предвид начина, по който приема въвеждането на данни във формата (F, A, B, Aeq, Beq, ...etc).

Трябва да мога да го използвам в контури. Имате ли някакви предложения за това?

Отговори:

Ще бъда много изненадан, ако имаше споменизтичане в cplex. Ако имате голям проблем, тогава паметта ще нараства с всеки разумен решател. Възможно ли е изтичане на памет в интерфейса да се cplex? Колко голям е проблемът ви? Работите ли с много нишки, тъй като всяка нишка ще вземе копие на проблема и следователно ще изяде много повече памет.

Не бива да се изненадвате, когато откриете, че други решаващи решения отнемат много повече време от cplex, за да решите проблема си. Със сигурност безплатните решители ще бъдат много по-бавни от cplex за всеки голям проблем.

След някои опити за коригиране на MATLAB / CPLex API "sпроблем с използването на паметта (изтичане на паметта) и след като се позовах на някои проучвания, реших да премина на Gurobi solver. При чисти проблеми с LP изглежда малко по-бавно в сравнение с CPlex, но това може да се дължи на начина, по който използвам Gurobi. Някой може да намери Gurobi по-бързо в сравнение с CPlex. Предложих го в предишните ми публикации под различни въпроси. Ето някои академични проучвания [Анализ на търговски и безплатни решения с отворен код за проблеми с линейната оптимизация] [1]

[1]: http://www.statistik.tuwien.ac.at/forschung/CS/CS-2012-1complete.pdf