我想访问从 python 在 gurobi 中运行数学优化问题时找到模型 m
的最优解所花费的时间。
目前我用
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?我读过 Gurobi reference manual但没有成功。
最佳答案
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
您确定是在 m.optimize() 之后但在调用 m.update() 或任何其他重置模型运行时间之前调用它吗?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 是我的一个,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
关于python - Gurobi:获取优化运行时,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/23083598/