问题标签 [pyscipopt]

有没有办法在构造问题时创建一批变量pysciopt？我正在构建一个整数编程问题，我当前的解决方案涉及一个循环，它addVar需要我需要的尽可能多的变量。我有数百万像素作为变量，因此多次调用函数的 Pythonic 开销是问题的主导因素。这是我的代码现在所做的：

我想做的是用类似的东西替换循环model.addVectorOfVar(n=N, pre='x', vtype='B')。这样的事情可能吗？

我正在使用 Jupyter 笔记本。我尝试使用优化模型定义一个函数，它似乎在我的主模型之外工作。当我尝试在主模型中的变量上使用该函数时，起初内核死了，当我更新了 Anaconda 时，它现在似乎什么也没做。

我的功能：

我的主要型号：

我正在尝试解决以下 MINLP，基本上是试图最大化某个投资组合达到“天花板”性能的可能性。我对代码的第一次尝试如下。

编辑：数学说最大化，应该说最小化

这里的表现缓慢而笨拙，我想知道我是否在考虑这个问题完全错误。

我已经使用 CVXPY 和它的一些 LP 求解器来确定 A*x <= b 问题的解决方案是否可行，现在我想尝试 PySCIPOpt。我在文档中找不到这样的例子，而且我很难找出正确的语法。使用 CVXPY，代码很简单：

我认为 PySCIPOpt 不能像上面那样使用矩阵表示法，但必须将向量和矩阵视为标量变量的集合，每个变量都必须单独添加，所以我尝试了这个：

任何人都可以帮助我解决此类问题的 addCons() 中约束的正确形式，并确认询问解决方案是否可行的可接受方法是简单地将 0 作为目标传递？

我在 Jupyter Lab 的笔记本中使用 PySCIPOPT 制定了一个 MINLP 问题。运行该model.optimize()方法时，内核重启，终端显示如下错误：

但是，当使用命令将计算时间限制为 0.1 秒时model.setParam('limits/time', 0.1)，代码运行时内核不会死机。

在 Jupyter 之外运行代码时，没有问题。

Jupyter 和 PySCIPOPT 使用conda. 我尝试过创建新环境，重新安装所有内容，但问题仍然存在。

是什么导致我的内核死机？我也试过c.ServerApp.max_buffer_size在jupyter_lab_config.py没有任何运气的情况下增加。

我正在尝试从 SCIP 优化套件安装 pyscipopt，以便在 Python 中使用 SCIP 求解器。我已经从 SCIP 网站下载了 SCIP 优化套件。不幸的是，我的 mac 终端在尝试时返回错误：“pip install pyscipopt”。看截图

有谁知道，为什么它不起作用？

可能有人对如何在 macOS 上为 Python 运行 pyscipopt 有其他想法吗？

提前谢谢你的帮助！

我想用 Python 中的 SCIP 解决MINLP 问题，因此使用PySCIPOpt。我已经介绍了变量、目标函数并设置了约束（考虑到我的问题，尽可能地）。

在一个约束中，另一对变量的指数中有一个变量。目前，它看起来像这样（x_1, x_2, y_1, y_2, z,v都是变量）：

model.addCons( x_1 * x_2 * ( (y_1/y_2)**((z-1)/z) -1 ) - v == 0 )

这会返回以下错误： NotImplementedError: exponents must be numbers

我正在阅读有关内置exp()方法的信息，但没有找到一个很好的示例来说明如何在我的特定代码中使用它。

我能想象的唯一选择是使用约束处理程序，这当然比仅仅放入exp().

有谁知道如何在 PySCIPOpt 中实现相应的约束？

提前感谢您的帮助！

我想最初实现一个自定义分支规则（对于树顶部的几个节点），然后使用 Scip 实现的香草完整强分支规则（或其他一些规则，如伪成本）。这可以使用/通过扩展 PySCIPOpt 来实现吗？

我想知道是什么导致了这种行为。是否需要多次调用分支才能执行强分支？

我想得到一个优化问题的解决方案，并用它来热启动另一个问题。

这会导致以下错误。任何想法如何解决这个问题？

OSError: [Errno 9] 错误的文件描述符