Za zadatak na fakultetu moram optimizirati model, koristeći linearno programiranje koji se sastoji od 50 000 varijabli i 100 000 constraintova (ograničenja). Tako nešto je gotovo nemoguće pokrenuti u Excelovom OpenSolver-u jer traje predugo i ruši se.
Zanima me koji je najbezbolniji način za riješiti ovo u pythonu za nekoga tko ima relativno malo iskustva s programiranjem. Imam gotov model, velike ulazne podatke (csv-ovi od 8600 redova), trebam ga optimizirati koristeći solver (imam gurobi licencu, može i cbc ili glpk), te na kraju dobiti izlazne podatke u csv-u ili obrađene u grafovima.
Njuškajući sam naišao ma AMPL, gekko, pulp, pyomo i scipy, te GAMS kao samostalan softver. Imate li kakve preporuke i iskustva prije nego krenem?
Napravim ti ja virtualku sa 32 gige rama, brzim SSD-om i 16 CPU core-ova. Dam ti pristup pa isprobaj tamo? Mislim, ako su ti racunalni resursi problem eto ti rjesenje.
Keops
uto 28.4.2020 08:19
Pozdrav kolege forumaši,
Za zadatak na fakultetu moram optimizirati model, koristeći linearno programiranje koji se sastoji od 50 000 varijabli i 100 000 constraintova (ograničenja). Tako nešto je gotovo nemoguće pokrenuti u Excelovom OpenSolver-u jer traje predugo i ruši se.
Zanima me koji je najbezbolniji način za riješiti ovo u pythonu za nekoga tko ima relativno malo iskustva s programiranjem. Imam gotov model, velike ulazne podatke (csv-ovi od 8600 redova), trebam ga optimizirati koristeći solver (imam gurobi licencu, može i cbc ili glpk), te na kraju dobiti izlazne podatke u csv-u ili obrađene u grafovima.
Njuškajući sam naišao ma AMPL, gekko, pulp, pyomo i scipy, te GAMS kao samostalan softver. Imate li kakve preporuke i iskustva prije nego krenem?
LP!