最近我一直在使用Python进行线性编程，我用PuLP创建了我的第一个优化算法。
我正在处理生产过程中的计划问题。目标是通过为一天中的每个小时创建理想的生产计划，并为一年中的所有天创建此计划，以使每天的生产成本最小化。
我遇到的问题是算法的执行需要很长时间（几个小时），并且经常卡住。另外，我觉得随着时间的流逝它会变慢。
我希望就如何提高代码性能获得建议。
我的解决方法：
我正在处理3种生产资产（“ a”，“ l”和“ o”），每种资产都有几种生产模式。我将每个资产模式组合定义为一个“选项”，总共有14个选项。每个选项每小时都会变化，并且具有整数值（生产量）和二进制值（开/关），导致大约14 x 2 x 24 = 672个变量。该问题包含约1250个约束。
我的代码有200多行，因此我有点犹豫在这里共享所有代码，但是我将在下面分享最重要的内容。
定义供应选项：
def set_supplyoptions():
cols = ['option', 'min_capacity', 'max_capacity']
options_list = [{'option':'o', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':146},
{'option':'l30', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':30},
{'option':'l50', 'min_capacity': 31, 'max_capacity':50},
{'option':'l90', 'min_capacity': 51, 'max_capacity':90},
{'option':'l150', 'min_capacity': 91, 'max_capacity':150},
{'option':'l230', 'min_capacity': 151, 'max_capacity':230},
{'option':'a15', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':15},
{'option':'a30', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':30},
{'option':'a45', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':45},
{'option':'a60_below53', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':52},
{'option':'a_flow_below53', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':52},
{'option':'a_flow_above53', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':8},
{'option':'l_total', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':230},
{'option':'a_total', 'min_capacity': 0, 'max_capacity':60}]
options = pd.DataFrame(options_list, columns=cols)
options = options.set_index('option')
变量：
# production per supply option per hour
production = pulp.LpVariable.dicts("production",
((hour, option) for hour in hours for option in options.index),
lowBound=0,
cat='Integer')
# status of supply options per hour (in use or not in use)
options_status = pulp.LpVariable.dicts("options_status",
((hour, option) for hour in hours for option in options.index),
cat='Binary')
# use status of A tranches on day (used or not used)
a_status_15 = pulp.LpVariable('a_stat_15', cat='Binary')
a_status_30 = pulp.LpVariable('a_stat_30', cat='Binary')
a_status_45 = pulp.LpVariable('a_stat_45', cat='Binary')
a_status_60 = pulp.LpVariable('a_stat_60', cat='Binary')
目标功能：
opt_model = pulp.LpProblem("Optimizer", pulp.LpMinimize)
opt_model += pulp.lpSum(
#O variable
[0.2*demand.loc[hour, 'price']*production[hour, 'o'] +
#O fixed
3*demand.loc[hour, 'price'] +
#L30
( 12 )*options_status[hour, 'l30']*demand.loc[hour, 'price'] +
#L50
( 2*options_status[hour, 'l50']+0.13*production[hour, 'l50'] )*demand.loc[hour, 'price'] +
#L90
( 15*options_status[hour, 'l90']+0.13*production[hour, 'l90'] )*demand.loc[hour, 'price'] +
#L150
( 8*options_status[hour, 'l150']+0.2*production[hour, 'l150'] )*demand.loc[hour, 'price'] +
#L230
( -3*options_status[hour, 'l230']+0.3*production[hour, 'l230'] )*demand.loc[hour, 'price'] +
#L fixed
( 7*(1-options_status[hour, 'ltotal'])*demand.loc[hour, 'price'] ) +
#A base unit price
(10*production[hour, 'a_flow_below53']+8.88*production[hour, 'a_flow_above53'])*(c/20) for hour in hours]
#A daily fee
+ (a_status_15 * 1000 + a_status_30 * 2000 + a_status_45 * 3 + a_status_60 * 4000)*(c/20))
约束：
# Sum of production == Demand
for hour in hours:
opt_model += production[(hour, 'o')] + production[(hour, 'l_total')] + production[(hour, 'a_total')] == int(demand.loc[hour, 'demand'])
# Production <= Max capacity AND => Min capacity
for hour in hours:
for option in options.index:
opt_model += production[(hour, option)] >= options_status[(hour, option)]
opt_model += production[(hour, option)] >= options.loc[option, 'min_capacity'] * options_status[(hour, option)]
opt_model += production[(hour, option)] <= options.loc[option, 'max_capacity'] * options_status[(hour, option)]
# Constraints L
for hour in hours:
opt_model += production[(hour, 'l30')] + production[(hour, 'l0')] + production[(hour, 'l90')] + production[(hour, 'l150')] + production[(hour, 'l230')] == production[(hour, 'l_total')]
opt_model += options_status[(hour, 'l30')] + options_status[(hour, 'l50')] + options_status[(hour, 'l90')] + options_status[(hour, 'l150')] + options_status[(hour, 'l230')] <= 1
# Constraints A
M = 999
for hour in hours:
# total flow = sum of tranches
opt_model += production[(hour, 'a_flow_below53')] == production[(hour, 'a_15')] + production[(hour, 'ap_30')] + production[(hour, 'a_45')] + production[(hour, 'ap_60_below53')]
opt_model += production[(hour, 'a_total')] == production[(hour, 'a_flow_below53')] + production[(hour, 'a_flow_above53')]
# only 1 tranche can be active at the time
opt_model += production[(hour, 'a_15')] <= M * a_status_15
opt_model += production[(hour, 'a_30')] <= M * a_status_30
opt_model += production[(hour, 'a_45')] <= M * a_status_45
opt_model += production[(hour, 'a_60_below53')] + production[(hour, 'a_flow_above53')] <= M * a_status_60
# a_60_above53 can only be active if a_60_below53 == 52
opt_model += production[(hour, 'a_flow_above53')] <= M * options_status[(hour, 'a_flow_above53')]
opt_model += (52 - production[(hour, 'a_flow_below53')] ) <= M * (1-options_status[(hour, 'a_flow_above53')])
# only 1 'mode' can be used per day (corresponding to daily fee)
opt_model += a_status_15 + a_status_30 + a_status_45 + a_status_60 <= 1
答案 0 :(得分：1)
LP问题很快就会解决。是整数和二进制变量会使您减速。
最有可能是您的production变量正在杀死您。我建议将它们视为线性/连续变量（“线性松弛”），以快速获得解决方案（然后可以向下/向上舍入以获得可行的解决方案）。
另一个选择可能是增大允许的最佳间隔，或设置超时限制。默认的最优间隔将非常低，这意味着MILP的分支定界求解器将继续运行。求解器通常会相对快速地获得良好的解决方案，然后花费大量时间尝试证明解决方案的最优性。 -您可以向求解器提供超时以获取近似解：
prob.solve(pulp.solvers.PULP_CBC_CMD(maxSeconds=120))
答案 1 :(得分：-3)
LP问题是NP难题。 Python对于您的问题可能太慢了。您可以考虑以下一项或多项建议（按照您提出的其他作品的顺序）
减少约束数量，它可以更快地生成解决方案。消除难以置信的解决方案。
通过组合输入或约束来重新建模您的问题。
使用其他更快的软件或库。您可以考虑使用CPLEX或GLPK。