Pyomoで利用できる無償の数理最適化ソルバ

はじめに

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Pythonの最適化モデリングツールPyomoで利用できる無償の数理最適化ソルバと、その導入方法をまとめました。この記事では以下のソルバを扱います。

• 線形ソルバ
  • CLP
  • GLPK
  • CBC
• 非線形ソルバ
  • IPOPT
  • Bonmin
  • Couenne

検証環境は以下の通りです。

Pyomoのインストール方法は以下の記事を参照ください。 Pyomoで線形計画問題を解く – Helve Tech Blog

以降では、OSに関して特に記述がない場合、Windows 10を対象としています。

ソルバの比較

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• LP: Linear Programming（線形計画問題）
• MILP: Mixed Integer Linear Programming（混合整数線形計画問題）
• NLP: Nonlinear Programming（非線形計画問題）
• MINLP: Mixed Integer Nonlinear Programming（混合整数非線形計画問題）
• GPL: GNU General Public License
• EPL: Eclipse Public License

ソルバの呼び出し方

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Pyomoでソルバを使用する方法は以下の2つがあります。

• Pythonのライブラリとしてソルバをインストールする
• ソルバの実行ファイルにパスを通す

ライブラリとして使用する場合、以下のようにソルバを呼び出します。

import pyomo.environ as pyo
（中略）
pyo.SolverFactory('ipopt')

一方、実行ファイルとして使用する場合、以下のように.exeを付けます。

pyo.SolverFactory('ipopt.exe')

CLP

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LinuxまたはmacOSの場合、以下のコマンドでCondaからインストールできます（Windowsは不可）。

conda install -c conda-forge coin-or-clp

CLPの実行ファイルはGitHubからダウンロード可能です。 Releases · coin-or_Clp · GitHub

ここでは、Clp-releases.1.17.7-x86_64-w64-mingw64.zipをダウンロードします。zipファイルを解凍し、binフォルダにあるclp.exeを使用します。

GLPK

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Condaでインストールする場合、以下を実行します。

conda install -c conda-forge glpk

pipでインストールする場合、以下を実行します。

pip install glpk

また、GLPKの実行ファイルは以下からダウンロードできますが、Pyomoから上手く呼び出すことができませんでした。 GLPK for Windows download SourceForge.net

CBC

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LinuxまたはmacOSの場合、以下のコマンドでCondaからインストールできます（Windowsは不可）。

conda install -c conda-forge coin-or-cbc 

また、LinuxまたはWindowsで、かつPythonのバージョンが2.7, 3.5～3.7の場合、以下のコマンドでpipからインストールできます。

pip install cbcpy

WindowsでPython 3.8以降の場合、実行ファイルを使用します。CBCの実行ファイルは以下からダウンロード可能です。 Index of _download_binary_Cbc

ここでは、2021-04-27 15:54に配布されたCbc-master-win64-msvc16-mt.zipをダウンロードします。zipファイルを解凍し、binフォルダにあるcbc.exeを使用します。

また、zipファイルの末尾にmdなどが付けられていますが、コンパイルのオプションを指すと思われます。オプションの意味は以下の通りです。

• md: リリースバージョンの動的リンクライブラリ
• mdd: デバッグバージョンの動的リンクライブラリ
• mt: リリースバージョンの静的リンクライブラリ
• mtd: デバッグバージョンの静的リンクライブラリ

動的リンクライブラリでは、ライブラリが*.dllとして付属しており、cbc.exeと同じフォルダに置く必要があります。一方、静的リンクライブラリでは、ライブラリが全てcbc.exeに納まっており、取り回しが楽です。mtを使用すればまず問題ないと思います。

IPOPT

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Condaでインストールする場合、以下を実行します。

conda install -c conda-forge ipopt

pipでインストールする場合、以下を実行します。

pip install ipopt

IPOPTの実行ファイルは以下からダウンロード可能です。 Index of _download_binary_Ipopt

ここでは、2013-06-15 08:42に配布されたIpopt-3.11.1-win64-intel13.1.zipをダウンロードします。zipファイルを解凍し、binフォルダにあるipopt.exeを使用します。

Bonmin

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LinuxまたはmacOSの場合、以下のコマンドでCondaからインストールできます（Windowsは不可）。

conda install -c conda-forge coinbonmin

Bonminの実行ファイルは以下からダウンロード可能です。 Index of _download_binary_Bonmin

ここでは、2011-09-19 17:39に配布されたBonmin-1.4.0-win32-msvc9.zipをダウンロードします。zipファイルを解凍し、binフォルダにあるbonmin.exeを使用します。

Couenne

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CouenneはPythonライブラリとして配布されていないようですので、実行ファイルを使用します。Couenneの実行ファイルは以下からダウンロード可能です。 Index of _download_binary_Couenne

ここでは、2011-09-19 20:34に配布されたCouenne-0.3.2-win32-msvc9.zipをダウンロードします。zipファイルを解凍し、binフォルダにあるcouenne.exeを使用します。

参考

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• Python数理最適化パッケージPuLPの計算エンジンを速いものにする（Windows版お手軽編） & 計算時間を指定する - Qiita
• プログラムのビルド Visual C++の使用方法
• _MD、-MT、-LD (ランタイム ライブラリの使用) Microsoft Docs