python - CPLEX 和 Gurobi 之间的比较

Gurobi 和 CPLEX 是近年来非常流行的求解器。就许可而言，CPLEX 对学者来说更容易。据说它的性能也非常高。但 Gurobi 据称是近年来最快的求解器，并且不断改进。但是，据说当约束数量增加时其性能会降低。

在速度和性能方面，对于没有太多约束的二次目标函数的大规模问题，一般推荐使用哪种求解器？

它们在 Python 中的使用会影响它们的性能吗？

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数学编程本质上是困难的，并且可能总是存在一个求解器比另一个求解器快的情况。通常，仅仅因为一些启发式方法是“幸运的”，问题就会很快得到解决。

此外，仅问题的大小并不是衡量其难度的可靠衡量标准。虽然我们可以在很短的时间内解决具有数百万个约束的实例，但仍有一些微小的实例尚未解决。

当您在寻找最佳性能时，您应该通过检查日志文件来分析求解器的行为，然后尝试相应地调整参数。如果你有机会测试不同的求解器，你应该去争取更多的选择。您应该谨慎对待针对任何已建立的、最先进的求解器的建议——尤其是在没有动手计算实验的情况下。

您还需要考虑建模环境/语言的难度以及完成建模部分可能需要多长时间。

回答您关于 Gurobi 的 Python 界面的问题：这是一个非常高性能和流行的工具，适用于各种应用程序，并且很可能不会影响整体求解时间。在大多数情况下，实际求解时间仍然是主要因素，而模型构建时间可以忽略不计。