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VPSolver 开源项目最佳实践教程

2025-05-23 10:13:06作者:宣海椒Queenly

1、项目介绍

VPSolver 是一个基于弧流公式与图压缩的多项选择向量打包求解器。它生成非常强大的模型,可以通过通用混合整数规划求解器(如 Gurobi 和 GLPK)来解决。VPSolver 提供了 Python API 和建模工具箱(PyMPL),以及 Web 应用,方便其他问题的建模。VPSolver 已成功在 Linux、macOS 和 Windows 上编译和运行,也可用于 Docker 容器中。

2、项目快速启动

环境要求

  • MIP 求解器:Gurobi、CPLEX、GLPK、COIN-OR、SCIP、lp_solve 等
  • UNIX-like 操作系统或 Windows 上的 UNIX-like 环境(如 Cygwin)
  • g++、clang 或 Visual Studio
  • cmake >= 3.3
  • bash >= 3.0

安装步骤

不使用 Python 接口

  1. 创建构建目录并进入:

    mkdir build
    cd build/
    
  2. 运行 cmake 配置项目:

    cmake ..
    
  3. 构建 VPSolver 可执行文件:

    cmake --build . --config Release
    

使用 Python 接口

  1. 安装依赖:

    pip install -r requirements.txt
    
  2. 安装 VPSolver:

    pip install .
    
  3. 运行示例测试:

    cd examples; py.test -v --cov pyvpsolver
    

3、应用案例和最佳实践

VPSolver 可用于解决多项选择向量打包问题,如:

  • 资源分配
  • 生产调度
  • 作业分配

最佳实践:

  • 使用 Python API 或 PyMPL 进行建模
  • 选择合适的 MIP 求解器以获得更好的性能
  • 使用 Docker 容器进行部署

4、典型生态项目

VPSolver 可与其他开源项目结合使用,如:

  • Gurobi、CPLEX、GLPK 等混合整数规划求解器
  • Jupyter Notebook
  • Docker

结合这些项目,可以构建强大的问题求解生态系统,提高生产效率。

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