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我一直在用 gurobi 解决一些 LP，我注意到对于我遇到的大多数情况，构建模型比实际解决它花费的时间更长。也许这是标准，但对我来说似乎很奇怪。

一个特定的实例需要 1.75 秒来解决，但用于构建模型的以下代码部分需要 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 LP 有 9992 行和 9992 列。我知道这相当大，但构建模型所需的时间几乎是解决模型的 10 倍，这似乎很奇怪。

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

有什么方法可以让 gurobi 更快地构建模型？如果瓶颈在于构建模型，cplex 在这方面会比 gurobi 更好吗？

谢谢！

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2 回答 2

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首先，您的示例代码块中有一个很大的错字（现已更正）。这让我想知道您的模型是否应该有numSeq2行（7495）。

如果 A 和 F 矩阵中的每个元素都不为零，那么代码的结构就很好。但是，这种情况极为罕见；在大多数情况下，绝大多数矩阵系数为零。如果是这样，您应该只为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，您可能会在 Gurobi 自己的论坛上获得针对 Gurobi 特定问题的更快回复。）

免责声明：我目前在 Gurobi Optimization 工作，之前曾在提供 CPLEX 的 ILOG 工作。

于 2013-08-19T03:52:12.937 回答
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由于您在询问替代方案，我相信您最好使用诸如 AMPL、AIMMS 之类的代数建模语言或诸如 GLPK 和 AML 之类的开源替代方案。这些声明性语言可以简洁优雅地表述您的问题。这些语言生成 MPS 或 NL，然后可以由 CPLEX 或替代的免费求解器处理。如您所见，建模语言是一回事，求解器是另一回事。

于 2013-08-19T01:47:34.473 回答