我有以下 LP 问题：
其中是矩阵，和是维度为的向量。
是一个非常稀疏的矩阵，它的每一行只包含个非零值。
典型情况是和。
任何人都可以建议任何可以为这个问题提供最佳性能的 LP 求解器吗？
使用什么稀疏线性规划求解器更好？
计算科学
线性代数
稀疏矩阵
迭代法
线性规划
2021-12-08 19:57:44
2个回答
性能最好的求解器可能是 Gurobi 或 CPLEX；最后我检查了一下，Gurobi 稍微快一些，但两者都具有竞争力。这两个商业求解器比最好的开源求解器快大约十倍。
也就是说，正如 AC_MOSEK 指出的那样，您的问题足够小，基本上任何基于稀疏数据结构（即大多数）的功能性 LP 求解器都可以工作。如果可以，我建议不要将您的实现锁定在特定的求解器中，而是在 GAMS 或 AMPL 等优化框架中实现您的问题，或使用 PuLP 或 Coopr 等特定于 LP 的建模框架。这些框架旨在使您可以轻松地以独立于求解器、类似数学的格式输入问题，因此您可以快速尝试不同的公式和求解器。然后，在确定最适合您的公式和求解器组合后，您可以使用较低级别的语言实现它，以加快该公式和特定求解器的速度。
您的问题似乎相当简单，我想说任何合理的 LP 求解器都应该在几秒钟内解决它。因此，它可能更多是与 API、价格、许可相关的选择。尝试商业模式中的 MOSEK、CPLEX 或 GUROBI，或硬币或项目中的 CLP。你可以在维基百科上找到一个列表
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