【发布时间】：2017-09-18 12:34:18
【问题描述】：
我已经使用 GAMS 很长时间了，但是我无法在 GAMS 下使用 CPLEX 的所有功能。你能用 Pyomo 做到这一点吗？还是直接在 Python 中使用 CPLEX？谢谢！
【问题讨论】：
标签： python cplex pyomo gams-math
【发布时间】：2017-09-18 12:34:18
【问题描述】：
使用Pyomo 的优势在于它是一种建模语言，独立于用于解决问题的底层求解器。例如，您可以编写模型，然后使用 glpk 求解。通过更改命令行选项，您可以使用 CPLEX、Gurobi 等求解相同的模型。它提供了许多功能，例如支持分布式优化，并允许您根据需要使用自己的自定义求解器（请参阅文档）。
CPLEX Python API 位于频谱的另一端。它不是一种建模语言。它是一个相对轻量级的层，围绕底层 CPLEX Callable Library (C API)。变量、约束等由索引或名称引用。它允许你做几乎所有可以在 Callable Library 中做的事情。从这个意义上说，它为您提供了对 CPLEX 功能（甚至是回调等高级功能）的最大访问权限。
位于中间某处的选项是DOCplex。 DOCplex 是 IBM 提供的一种开源建模语言，它允许您在云端或本地进行求解。它支持用于数学规划的 CPLEX，也支持用于约束规划的 CP Optimizer。
【讨论】：
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感谢 rkersh！您知道 pyomo 在访问 CPLEX 功能方面与游戏相比如何吗？例如，在 gams 下，您可以在每次找到新的现有解决方案时停止分支定界算法。这在pyomo下也能做到吗？
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我对此表示怀疑。 Here is some indication，虽然它是在谈论另一个大型商业求解器。这在高级优化语言中也不常见，尤其是开源语言。我知道的唯一一个是JuMP。但这显然不是 python。