docplex 中的 CPU 时间 - Python

Question

假设我已经在 python 中创建了一个数学模型，并希望使用下面的代码（docplex 库）来解决它。

start = time.perf_counter()  # CPU time calculator of the CPLEX solver
# Obj 1
mdl.minimize(obj1)
solution = mdl.solve(log_output=True)
if (solution is not None) and (solution.is_feasible_solution()):
    lb[0] = obj1.solution_value
    if obj2.solution_value > ub[1]: ub[1] = obj2.solution_value
    if obj3.solution_value > ub[2]: ub[2] = obj3.solution_value
    sol[0, 0] = obj1.solution_value
    sol[0, 1] = obj2.solution_value
    sol[0, 2] = obj3.solution_value
    sol[0, 3] = round(time.perf_counter() - start, 3)

既然我设置了mdl.time_limit=480，为什么sol[0, 3]中记录的时间会大于480秒？

谢谢！

Answer 1

为了回答您最初的问题，time_limit 参数仅适用于 solve 调用，并由 CPLEX 在内部处理，专门计算求解时间。

另一方面，Python time 模块以不同的方式计算时间，包括在调用 solve 之后但在第二次调用 time.time() 之前执行的 Python 代码

Answer 2

在 CPLEX docplex 中，您可以获得求解时间：

from docplex.mp.model import Model

mdl = Model(name='buses')
nbbus40 = mdl.integer_var(name='nbBus40')
nbbus30 = mdl.integer_var(name='nbBus30')
mdl.add_constraint(nbbus40*40 + nbbus30*30 >= 300, 'kids')
mdl.minimize(nbbus40*500 + nbbus30*400)

mdl.solve(log_output=True,)

mdl.export("c:\\temp\\buses.lp")

for v in mdl.iter_integer_vars():
    print(v," = ",v.solution_value)

print(mdl.solve_details)
print("solve time =",mdl.solve_details.time)

给予

status  = integer optimal solution
time    = 0.109 s.
problem = MILP
gap     = 0%

solve time = 0.10900000005494803