Как запустить файл .mod (CPLEX), используя python? - PullRequest
Новая
       3

Как запустить файл .mod (CPLEX), используя python?

0 голосов
/ 09 марта 2020

Я пытаюсь сравнить результаты модели PLNE с использованием CPLEX и хочу использовать python, чтобы запустить эту модель CPLEX несколько раз и сравнить результаты. Как я могу запустить файлы .mod (созданные на CPLEX) в python? Я читал материалы о библиотеке cplex на python, но, если я правильно понял, она направлена ​​на создание моделей непосредственно на python ... Я абсолютный нуб, поэтому любой совет поможет:)

Спасибо!

1 Ответ

1 голос
/ 09 марта 2020

Лучше всего использовать пакет doopl

Для экземпляр ,

Вы можете написать zootupleset.mod 

int nbKids=300;

// a tuple is like a struct in C, a class in C++ or a record in Pascal
tuple bus
{
key int nbSeats;
float cost;
}

// This is a tuple set
{bus} buses=...;

// asserts help make sure data is fine
assert forall(b in buses) b.nbSeats>0;
assert forall(b in buses) b.cost>0;

// decision variable array
dvar int+ nbBus[buses];

// objective
minimize
 sum(b in buses) b.cost*nbBus[b];

// constraints
subject to
{
 sum(b in buses) b.nbSeats*nbBus[b]>=nbKids;
}

tuple solution
{
  int nbBus;
  int sizeBus;
}

{solution} solutions={<nbBus[b],b.nbSeats> | b in buses};

, а затем следующий python код 

from doopl.factory import *

# Data

Buses=[
    (40,500),
    (30,400)
    ]

# Create an OPL model from a .mod file
with create_opl_model(model="zootupleset.mod") as opl:
    # tuple can be a list of tuples, a pandas dataframe...
    opl.set_input("buses", Buses)

    # Generate the problem and solve it.
    opl.run()

    # Get the names of post processing tables
    print("Table names are: "+ str(opl.output_table_names))

    # Get all the post processing tables as dataframes.
    for name, table in iteritems(opl.report):
        print("Table : " + name)
        for t in table.itertuples(index=False):
            print(t)

        # nicer display
        for t in table.itertuples(index=False):
            print(t[0]," buses ",t[1], "seats")

дает 

Table names are: ['solutions']
Table : solutions
Pandas(nbBus=6, sizeBus=40)
Pandas(nbBus=2, sizeBus=30)
6  buses  40 seats
2  buses  30 seats
...