背景
数理最適化ソルバーSCIPが、2022年11月4日からApache 2.0ライセンスとなり、商用での利用が可能となった。
License
Since November 4, SCIP is licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.scipopt.org/index.php#license
モデリング言語PuLPからソルバーSCIPの呼び出しについて
以下のようにPuLPからSCIPを呼び出して実行可能であることを確認した。
ファイル（test.py）
import pulp
problem = pulp.LpProblem('LP', pulp.LpMaximize)
x = pulp.LpVariable('x', cat='Integer')
y = pulp.LpVariable('y', cat='Integer')
problem += 1 * x + 3 * y <= 30
problem += 2 * x + 1 * y <= 40
problem += x >= 0
problem += y >= 0
problem.objective = x + 2 * y
solver = pulp.SCIP_CMD()
status = problem.solve(solver)
print('Status:', pulp.LpStatus[status])
print('x=', x.value(), 'y=', y.value(), 'obj=', problem.objective.value())実行
出力
SCIP version 8.0.2 [precision: 8 byte] [memory: block] [mode: optimized] [LP solver: Soplex 6.0.2] [GitHash: 5f0473c4fb]
Copyright (C) 2002-2022 Konrad-Zuse-Zentrum fuer Informationstechnik Berlin (ZIB)
External libraries:
Readline EditLine w GNU library for command line editing (gnu.org/s/readline)
Soplex 6.0.2 Linear Programming Solver developed at Zuse Institute Berlin (soplex.zib.de) [GitHash: 45f6420d]
CppAD 20180000.0 Algorithmic Differentiation of C++ algorithms developed by B. Bell (github.com/coin-or/CppAD)
ZLIB 1.2.11 General purpose compression library by J. Gailly and M. Adler (zlib.net)
GMP 6.2.1 GNU Multiple Precision Arithmetic Library developed by T. Granlund (gmplib.org)
AMPL/MP 4e2d45c4 AMPL .nl file reader library (github.com/ampl/mp)
user parameter file <scip.set> not found - using default parameters
read problem </var/folders/5f/6t2pl2pd5l53yt6l2ms05lww0000gn/T/2c5b92d0c2a94cd7970564ff31af6f16-pulp.lp>
============
original problem has 2 variables (0 bin, 2 int, 0 impl, 0 cont) and 4 constraints
feasible solution found by trivial heuristic after 0.0 seconds, objective value 0.000000e+00
presolving:
(round 1, fast) 0 del vars, 2 del conss, 0 add conss, 2 chg bounds, 0 chg sides, 0 chg coeffs, 0 upgd conss, 0 impls, 0 clqs
(round 2, fast) 0 del vars, 2 del conss, 0 add conss, 5 chg bounds, 0 chg sides, 0 chg coeffs, 0 upgd conss, 0 impls, 0 clqs
(round 3, exhaustive) 0 del vars, 2 del conss, 0 add conss, 5 chg bounds, 0 chg sides, 0 chg coeffs, 2 upgd conss, 0 impls, 0 clqs
Deactivated symmetry handling methods, since SCIP was built without symmetry detector (SYM=none).
presolving (4 rounds: 4 fast, 2 medium, 2 exhaustive):
0 deleted vars, 2 deleted constraints, 0 added constraints, 5 tightened bounds, 0 added holes, 0 changed sides, 0 changed coefficients
0 implications, 0 cliques
presolved problem has 2 variables (0 bin, 2 int, 0 impl, 0 cont) and 2 constraints
2 constraints of type <varbound>
transformed objective value is always integral (scale: 1)
Presolving Time: 0.00
transformed 1/1 original solutions to the transformed problem space
time | node | left |LP iter|LP it/n|mem/heur|mdpt |vars |cons |rows |cuts |sepa|confs|strbr| dualbound | primalbound | gap | compl.
p 0.0s| 1 | 0 | 0 | - | vbounds| 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 4.000000e+01 | 2.000000e+01 | 100.00%| unknown
p 0.0s| 1 | 0 | 0 | - | vbounds| 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 3 | 0 | 4.000000e+01 | 2.100000e+01 | 90.48%| unknown
* 0.0s| 1 | 0 | 2 | - | LP | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 4 | 0 | 2.600000e+01 | 2.600000e+01 | 0.00%| unknown
0.0s| 1 | 0 | 2 | - | 580k | 0 | 2 | 2 | 2 | 0 | 0 | 4 | 0 | 2.600000e+01 | 2.600000e+01 | 0.00%| unknown
SCIP Status : problem is solved [optimal solution found]
Solving Time (sec) : 0.00
Solving Nodes : 1
Primal Bound : +2.60000000000000e+01 (4 solutions)
Dual Bound : +2.60000000000000e+01
Gap : 0.00 %
written solution information to file </var/folders/5f/6t2pl2pd5l53yt6l2ms05lww0000gn/T/2c5b92d0c2a94cd7970564ff31af6f16-pulp.sol>
Status: Optimal
x= 18.0 y= 4.0 obj= 26.0
モデリング言語Python-MIPからソルバーSCIPの呼び出しについて
python-mipはscipに未対応（2022年11月5日）。
しかしながらコードに将来的にSCIP対応する計画があるとの記述がされている。
https://github.com/coin-or/python-mip/blob/master/mip/constants.py#L32
SCIP = "SCIP" # we plan to support SCIP in the future
なお、Python-MIPの場合、次のコードで実行することになる想定。
import mip
problem = mip.Model(solver_name=mip.SCIP)
x = problem.add_var(var_type='I')
y = problem.add_var(var_type='I')
problem += 1 * x + 3 * y <= 30
problem += 2 * x + 1 * y <= 40
problem.objective = mip.maximize(x + 2 * y)
problem.optimize()
print('Status:', problem.status)
print('x=', x.x, 'y=', y.x, 'obj=', problem.objective.x)検討事項
本書のコードを将来的にSCIP対応するかどうかだったり、本レポジトリでSCIP対応コードを公開するかどうか検討する。
背景
数理最適化ソルバーSCIPが、2022年11月4日からApache 2.0ライセンスとなり、商用での利用が可能となった。
モデリング言語PuLPからソルバーSCIPの呼び出しについて
以下のようにPuLPからSCIPを呼び出して実行可能であることを確認した。
ファイル（test.py）
実行
出力
モデリング言語Python-MIPからソルバーSCIPの呼び出しについて
python-mipはscipに未対応（2022年11月5日）。
しかしながらコードに将来的にSCIP対応する計画があるとの記述がされている。
https://github.com/coin-or/python-mip/blob/master/mip/constants.py#L32
なお、Python-MIPの場合、次のコードで実行することになる想定。
検討事項
本書のコードを将来的にSCIP対応するかどうかだったり、本レポジトリでSCIP対応コードを公開するかどうか検討する。