杉数求解器COPT安装及在python中使用

Chensf20212026-10-26 14:00

一、安装求解器

求解器的安装包与免费授权许可申请

安装教程

二、安装python

杉数求解器的Python接口支持Python 3.7-3.14版本

三、在python中配置COPT

Python接口安装说明

bash 复制代码

pip install coptpy

四、导入Python接口

bash 复制代码

import coptpy as cp
from coptpy import COPT

五、创建环境

bash 复制代码

env = cp.Envr()

六、创建问题

bash 复制代码

model = env.createModel("lp_ex1")

七、添加变量

bash 复制代码

# Add variables: x, y, z
x = model.addVar(lb=0.1, ub=0.6, name="x")
y = model.addVar(lb=0.2, ub=1.5, name="y")
z = model.addVar(lb=0.3, ub=2.8, name="z")

八、添加约束

bash 复制代码

model.addConstr(1.5*x + 1.2*y + 1.8*z <= 2.6)
model.addConstr(0.8*x + 0.6*y + 0.9*z >= 1.2)

九、设置目标函数

bash 复制代码

model.setObjective(1.2*x + 1.8*y + 2.1*z, sense=COPT.MAXIMIZE)

十、设置求解参数

bash 复制代码

model.setParam(COPT.Param.TimeLimit, 10.0)

十一、求解模型

bash 复制代码

model.solve()

十二、分析结果

bash 复制代码

if model.status == COPT.OPTIMAL:
  print("Objective value: {}".format(model.objval))
  allvars = model.getVars()

  print("Variable solution:")
  for var in allvars:
    print(" x[{0}]: {1}".format(var.index, var.x))

  print("Variable basis status:")
  for var in allvars:
    print(" x[{0}]: {1}".format(var.index, var.basis))

十三、文件输出

bash 复制代码

  # Write model, solution and modified parameters to file
  model.write("lp_ex1.mps")
  model.write("lp_ex1.bas")
  model.write("lp_ex1.sol")
  model.write("lp_ex1.par")