Gurobi：获取优化运行时

Question

我想访问在 python 中运行 gurobi 中的数学优化问题时找到模型 m 的最优解所花费的时间。

到目前为止我使用

runtime = m.Runtime
print("The run time is %f" % runtime)

不幸的是，返回的运行时间始终为 0.0，与求解模型所花费的时间无关，并且在达到任何时间限制之前。

    m.setParam("TimeLimit", timeLimit)

如何通过 gurobipy 在 gurobi 中访问实际运行时？我已经阅读了Gurobi reference manual，但没有成功。

Answer 1

我刚刚尝试将以下行添加到 assignment.py 示例文件中，它似乎可以很好地打印出运行时。

print m.Runtime

您确定在 m.optimize() 之后调用它，但在调用 m.update() 或其他任何重置模型运行时间的方法之前调用它吗？尝试在 m.optimize() 之后立即打印运行时间。

编辑：我刚刚意识到 assignment.py 是我的问题之一，而不是示例问题。

from gurobipy import *
from numpy import *

numT = 300;
numC = 300;

Assignment = random.random((numT,numC))

m=Model("Assignment")

X = []
for t in range(numT):
    X.append([])
    for c in range(numC):
        X[t].append(m.addVar(vtype=GRB.BINARY,name="X%d%d"% (t, c)))
m.update()
m.modelSense = GRB.MAXIMIZE
constraintT = []
constraintC = []
for t in range(numT):
    constraintT.append(m.addConstr(quicksum(X[t][c] for c in range(numC)) == 1 ,'constraintT%d' % t))

for c in range(numC):
    constraintT.append(m.addConstr(quicksum(X[t][c] for t in range(numT)) == 1 ,'constraintC%d' % t))

m.setObjective(quicksum(quicksum([X[t][c]*Assignment[t][c] for c in range(numC)]) for t in range(numT)))

m.update()
m.optimize()

print 'runtime is',m.Runtime