Python 混合整数规划（MIP）用纸浆、CPLEX或古洛比

我有兴趣开发一个使用纸浆的代码。 我有一些问题，如果你能帮助我，我会非常感激的

•纸浆是否对线性约束或整数变量的数量有限制？ •如果我有许多约束或整数变量的问题，我必须购买CPLEX或Gurobi之类的解算器吗

我真的很感谢你抽出时间

我不认为有人为的限制，你可以用纸浆生成模型的大小

对于更大、更困难的问题，像Cplex或Gurobi这样的商业解决方案通常比开源解决方案更快、更可靠。当然，您可以使用开源解算器（如glpk或CBC）进行原型设计，即使最终模型很大。还要注意的是，Cplex和Gurobi自带了它们自己的基于Python的建模接口（这些接口可以提供对解算器更深奥方面的访问）。纸浆的一个优点是，您可以使用开源解算器开发模型，然后切换到商业解算器，而无需更改模型代码

我不认为有人为的限制，你可以用纸浆生成模型的大小

对于更大、更困难的问题，像Cplex或Gurobi这样的商业解决方案通常比开源解决方案更快、更可靠。当然，您可以使用开源解算器（如glpk或CBC）进行原型设计，即使最终模型很大。还要注意的是，Cplex和Gurobi自带了它们自己的基于Python的建模接口（这些接口可以提供对解算器更深奥方面的访问）。纸浆的一个优点是，您可以使用开源解算器开发模型，然后切换到商业解算器，而无需更改模型代码

---

为了增加参考，这里有一些在python中使用不同解算器接口的并行比较。。。为了增加参考，这里有一些在python中使用不同解算器接口的并行比较。。。