在 Python API 中管理 CPLEX 参数

阐述 Python API 中的 CPLEX 参数。

通常，CPLEX 可使用缺省设置很好地求解各种问题。但是，产品提供了众多参数，您可对其进行调整以满足问题的特定需求。参考手册CPLEX 的参数对这些 CPLEX 参数作了阐述。该手册列出每个参数在 Python、C、C++、Java 和 .NET API 中的名称以及在 Interactive Optimizer 中的名称。参数的文档指出该参数可采用的值，并概述在给定问题中更改参数缺省值可能有帮助的条件。

提示：

对于熟悉 Interactive Optimizer 或 CPLEX MATLAB Toolbox 中的参数层次结构的用户来说，Python API 的参数以相同方式组织。

Python 中 CPLEX 参数的帮助

每个参数都具有一个 help 方法，此方法显示参数效果的简短描述；对于特定参数，help 方法还显示可接受的参数值。例如：

 
>>> print(c.parameters.lpmethod.help())
method for linear optimization  :
  0 = automatic
  1 = primal simplex
  2 = dual simplex
  3 = network simplex
  4 = barrier
  5 = sifting
  6 = concurrent optimizers

接受一组离散值的 CPLEX 参数具有一个 values 属性。对于这些参数，使用内置 Python help 以查看可能性列表。例如：

 
>>>  help(c.parameters.lpmethod.values)

Help on instance of alg_constants in module cplex._internal._parameter_classes:

class alg_constants
 |  Methods defined here:
 |  
 |  __getitem__(self, item)
 |      Converts a constant to a string.
 |      
 |      Example usage:
 |      
 |      >>> import cplex
 |      >>> c = cplex.Cplex()
 |      >>> c.parameters.mip.strategy.startalgorithm.values.auto
 |      0
 |      >>> c.parameters.mip.strategy.startalgorithm.values[0]
 |      'auto'
 |  
 |  ----------------------------------------------------------------------
 |  Data and other attributes defined here:
 |  
 |  auto = 0
 |  
 |  barrier = 4
 |  
 |  concurrent = 6
 |  
 |  dual = 2
 |  
 |  network = 3
 |  
 |  primal = 1
 |  
 |  sifting = 5

CPLEX 参数的符号名称

接受符号名称的参数具有成员 values，该成员由描述性名称组成。例如，下面这一行将 barrier 优化器设置为求解连续模型 (LP) 的方法。

 
>>> c.parameters.lpmethod.set(c.parameters.lpmethod.values.barrier)

在 Python 使用使用 CPLEX 参数的示例

作为实际 CPLEX 参数的示例，这里给出一个典型的 Python 会话，它首先设置 5 分钟（300 秒）的时间限制以进行性能调节，然后访问刚刚设置的值。此示例演示 Python API 中 CPLEX 参数的命名模式和调用约定。

 
>>> c = cplex.Cplex()
>>> c.parameters.tuning.timelimit.set(300.0)
>>> c.parameters.tuning.timelimit.get()
300.0

作为 Python API 的对象，CPLEX 参数具有用于访问其最小值、最大值和缺省值的方法，如下列各行所示。

>>> c.parameters.simplex.tolerances.markowitz.min()
0.0001
>>> c.parameters.simplex.tolerances.markowitz.default()
0.01
>>> c.parameters.simplex.tolerances.markowitz.max()
0.99999000000000005
>>> c.parameters.simplex.tolerances.markowitz.set(2.0)
Traceback ... cplex.exceptions.CplexError: Invalid argument