我对线性编程很陌生，我确实用 lpsolve（从 Java 调用的二进制 dll，通过 JavaILP 包装器来获得更面向对象的代码）解决了我的第一个问题，而且速度非常快（50 毫秒）。
然后我决定避免使用本机代码（如果可能）并使用 ojAlgo 重新编写所有内容，对于我的 2100 个变量问题，解决时间从 50 毫秒增加到 1089 毫秒。
这个速度是否正常/预期？
是不是因为 ojAlgo 使用了BigDecimal（不太确定，我在代码中看到过doubles）而lpsolve 可能使用了ints？
我可以做点什么吗？
另一方面，发现的最大值从1013 增加到OPTIMAL 1249，这很好。 （使用 lpsolve 我什至不知道存在更好的解决方案）
编辑： 我没有注意到一些表达式名称发生冲突，我猜这使它们相互覆盖；现在我解决了这个问题，并在 8270 毫秒内找到了 OPTIMAL 1013 解决方案。
【问题讨论】：
标签： java linear-programming ojalgo
纯 java 求解器比本地代码慢是完全正常的。
你有整数变量吗？如果你这样做了，那么这就是一个 MIP，而且这些问题可能很难解决。
ojAlgo 将模型和求解器分开。该模型在内部使用 BigDecimal。该模型分析问题并根据问题特征调用不同的求解器。求解器可以使用他们想要的任何数字类型。内置的 ojAlgo 求解器可用于原始双精度。
您可以在 ojAlgo 中插入您喜欢的任何求解器。已经集成了 3 个顶级商业求解器：
https://github.com/optimatika/ojAlgo-extensions/tree/develop/ojAlgo-cplex
https://github.com/optimatika/ojAlgo-extensions/tree/develop/ojAlgo-gurobi
https://github.com/optimatika/ojAlgo-extensions/tree/develop/ojAlgo-mosek
还有其他纯 java、开源、LP 求解器可用：
https://github.com/optimatika/ojAlgo-extensions/tree/develop/ojAlgo-joptimizer
https://github.com/optimatika/ojAlgo-extensions/tree/develop/ojAlgo-commons-math3
目前还没有集成 lpsolve...
【讨论】：