从 Python PYOMO 使用 GAMS/CPLEX答案

【问题标题】：Using GAMS/CPLEX from Python PYOMO从 Python PYOMO 使用 GAMS/CPLEX
【发布时间】：2018-06-21 16:52:44
【问题描述】：

我注意到 Pyomo 5.3 提供了一个 GAMS 求解器插件。 https://github.com/Pyomo/pyomo/blob/master/pyomo/solvers/plugins/solvers/GAMS.py

这非常令人兴奋，因为我们拥有 GAMS/CPLEX 许可证，我们可以在其中使用 CPLEX 作为求解器，但只能通过 GAMS。使用新的 Pyomo-Gams 界面，据我了解，应该可以在 Pyomo 中制定问题，并将其转换为 GAMS 并由 CPLEX 解决。

但是，当我使用 shell 集成进行测试时，它非常慢（小型 MIP 的 30 次求解需要 40 秒，而 glpk/ipopt/cbc 需要 6 秒）。此外，该插件的文档实际上是不存在的。

但也许你们中的某些人有使用该界面的经验并可以帮助我

pyomo 是否真的将 pyomo 模型翻译成 gams 代码？如果是，我在哪里可以找到 gams 文件？
翻译效率如何，如果我想反复求解一个小模型，应该如何进行？
使用 shell 或 GAMS Python API 有什么区别？
有什么地方可以找到这方面的文档吗？
另外，conda 似乎只为 Linux/Python 3.6 或 Windows/Python 2.7 提供 Pyomo 5.3 https://anaconda.org/conda-forge/pyomo/files?version=5.3，所以我不得不使用 pip 在我的机器上安装 Pyomo 5.3。

提前致谢，西奥

import pyomo.environ as pe

# set up the model
model = pe.ConcreteModel()

model.MaxWeight = pe.Param(initialize=0,mutable=True)
model.Item = ['hammer','wrench','screwdriver','towel']

Weight = {'hammer':5,'wrench':7,'screwdriver':4,'towel':3}
Value = {'hammer':8,'wrench':3,'screwdriver':6,'towel':11}

model.x = pe.Var(model.Item,within=pe.Binary)
model.z = pe.Objective(expr=sum(Value[i] * model.x[i] for i in model.Item),sense=pe.maximize)
model.constraint = pe.Constraint(expr=sum(Weight[i]*model.x[i] for i in model.Item) <= model.MaxWeight)

# time execution
solver_list = ['cbc', 'ipopt', 'gams', 'glpk']

for i, solver_name in enumerate(solver_list):
    solver = pe.SolverFactory(solver_name)
    print(solver_name)
    tic = time.time()
    for MaxWeight_i in range(0,30):
        model.MaxWeight = MaxWeight_i
        result = solver.solve(model)

        soln_items = list()
        for i in model.x:
            if pe.value(model.x[i]) > 0.5:
                soln_items.append(i)
        # print("Maximum Weight =", MaxWeight_i, soln_items)

    print("{:7.2f} s".format(time.time()-tic))
    print(" ")

【问题讨论】：

我并不感到惊讶。有相当多的开销（pyomo 不直接与 GAMS 求解器对话，而是让 GAMS 再次生成模型）。因此，仅将其用于未在 Pyomo 循环中解决的大型模型。选项keepfiles=True 可用于保存暂存文件。

标签： pyomo gams-math

【解决方案1】：

这有点延迟，但我可以回答你的一些问题。

首先，在 readthedocs 上为 GAMS 界面创建了一个基本文档页面，您可以在以下位置找到该页面：http://pyomo.readthedocs.io/en/latest/library_reference/solvers/gams.html。请注意，这个位置可能会改变，因为我相信我们很快就会重新构建文档树，但是您应该能够搜索“游戏”以在将来再次找到它。如果您认为您或其他人希望看到更多文档，请告诉我，因为我很乐意提供任何有用的东西。

至于shell接口和Python API接口的区别，其实并没有什么区别。我认为使用 API 会提高性能，但过去似乎并非如此（事实上，我尝试过的一个模型看到 shell 接口无论如何都更快）。如果您同时尝试两者并体验其他方式，那么我也很高兴知道这一点。

【讨论】：