glpsol - 클라우드에서 온라인

프로그램:

이름

glpsol - 대규모 선형 및 혼합 정수 프로그래밍 솔버

개요

글렙솔 [옵션...] 파일 이름

기술

일반 옵션 :
--mps 고정 MPS 형식의 LP/MIP 문제 읽기

--freemps
무료 MPS 형식으로 LP/MIP 문제 읽기(기본값)

--lp CPLEX LP 형식의 LP/MIP 문제 읽기

--glp GLPK 형식의 LP/MIP 문제 읽기

--수학 GNU MathProg 모델링 언어로 작성된 LP/MIP 모델 읽기

-m 파일 이름, --모델 파일 이름
파일 이름에서 모델 섹션 및 선택적 데이터 섹션 읽기(동일 --수학)

-d 파일 이름, --데이터 파일 이름
파일 이름에서 데이터 섹션 읽기( --수학 오직); 모델 파일에도 데이터가 있는 경우
섹션, 그것은 무시됩니다

-y 파일 이름, --표시하다 파일 이름
디스플레이 출력을 파일 이름으로 보내기( --수학 오직); 기본적으로 출력은 다음으로 전송됩니다.
단말기

--씨앗 가치
지정된 MathProg 모델에 사용되는 의사 난수 생성기를 초기화합니다.
시드(임의의 정수); 시드 값이 ?인 경우 임의의 시드가 사용됩니다.

--최소 비용
DIMACS 형식의 최소 비용 흐름 문제 읽기

--최대 흐름
DIMACS 형식의 최대 흐름 문제 읽기

--cnf DIMACS 형식의 CNF-SAT 문제 읽기

--단순
심플렉스 방법 사용(기본값)

--내부
내부 포인트 방법 사용(LP만 해당)

-r 파일 이름, --읽다 파일 이름
솔버로 찾기보다는 파일 이름에서 솔루션을 읽으십시오.

--분 최소화

--최대 극대화

--규모
스케일 문제(기본값)

--노스케일
문제를 확장하지 마십시오

-o 파일 이름, --산출 파일 이름
인쇄 가능한 형식으로 파일 이름에 솔루션 쓰기

-w 파일 이름, --쓰다 파일 이름
일반 텍스트 형식의 파일 이름에 솔루션 쓰기

--범위 파일 이름
민감도 분석 보고서를 인쇄 가능한 형식으로 파일 이름에 쓰기(단면만 해당)

--tmlim NNN
솔루션 시간을 nnn초로 제한

--멤림 NNN
사용 가능한 메모리를 nnn 메가바이트로 제한

--확인하다
문제를 해결하지 않고 입력 데이터만 확인

--이름 대명
문제 이름을 probname으로 변경

--wmps 파일 이름
고정 MPS 형식의 파일 이름에 문제 쓰기

--wfreemps 파일 이름
무료 MPS 형식의 파일 이름에 문제 쓰기

--wlp 파일 이름
CPLEX LP 형식의 파일 이름에 문제 쓰기

--wglp 파일 이름
GLPK 형식의 파일 이름에 문제 쓰기

--wcnf 파일 이름
DIMACS CNF-SAT 형식의 파일 이름에 문제 쓰기

--통나무 파일 이름
터미널 출력 사본을 파일 이름에 쓰기

-h, --도움
이 도움말 정보를 표시하고 종료

-v, --번역
프로그램 버전 표시 및 종료

LP 기초 채권 차압 통고 옵션 :
--루프 LU + Forrest-Tomlin 업데이트(더 빠르고 덜 안정적이며 기본값)

--cbg LU + Schur 보완 + Bartels-Golub 업데이트(더 느리고 더 안정적임)

--cgr LU + Schur 보수 + Givens 회전 업데이트(더 느리고 더 안정적임)

옵션 구체적인 에 단순 해결사:
--원시
원시 심플렉스 사용(기본값)

--이중 이중 심플렉스 사용

--표준 모든 슬랙스의 표준 초기 기준 사용

--adv 고급 초기 기준 사용(기본값)

--턱받이 빅스비 초기 기반 사용

--ini 파일 이름
이전에 저장한 초기 기준으로 사용 -w (LP 프리솔버 비활성화)

--험한
가장 가파른 가장자리 기술 사용(기본값)

--콧물
표준 "교과서" 가격 책정 사용

--안심하다
Harris의 XNUMX회 통과 비율 검정 사용(기본값)

--노릴랙스
표준 "교과서" 비율 테스트 사용

--프레솔
presolver 사용(기본값, 가정 --규모 그리고 --adv)

--노프레솔
사전 해결사를 사용하지 마십시오

--정확한
정확한 산술에 기반한 심플렉스 방법 사용

--x체크
정확한 산술을 사용하여 최종 기준 확인

옵션 구체적인 에 인테리어 포인트 해결사:
--노르드 자연(원래) 순서 사용

--qmd 몫 최소 차수 순서 사용

--amd 대략적인 최소 차수 순서 사용(기본값)

--심맘드
대략적인 최소 학위 주문 사용

옵션 구체적인 에 MIP 해결사:
--노밉
모든 정수 변수를 연속적인 것으로 간주(MIP를 순수 LP로 풀 수 있음)

--첫 번째
첫 번째 정수 변수의 분기

--마지막 마지막 정수 변수의 분기

--대부분
대부분의 분수 변수에 대한 분기

--drtom
Driebeck 및 Tomlin의 휴리스틱을 사용하는 분기(기본값)

--p비용
하이브리드 의사 비용 휴리스틱을 사용하는 분기(하드 인스턴스에 유용할 수 있음)

--dfs 깊이 우선 검색을 사용하여 역추적

--bfs 너비 우선 검색을 사용하여 역추적

--bestp
최상의 프로젝션 휴리스틱을 사용하여 역추적

--bestb
로컬 경계가 가장 좋은 노드를 사용하여 역추적(기본값)

--인옵트
MIP 프리솔버 사용(기본값)

--nointopt
MIP 프리 솔버를 사용하지 마십시오

--이진화
일반 정수 변수를 이진 변수로 대체합니다(가정 --인옵트)

--f펌프
타당성 펌프 휴리스틱 적용

--대리 [ㅇㅇ]
근접 검색 경험적 적용(nnn은 시간 제한(초), 기본값은 60)

--대리
근접 검색 휴리스틱 적용

--고모리
Gomory의 혼합 정수 컷 생성

--미르 MIR(혼합 정수 반올림) 컷 생성

--씌우다
혼합 커버 컷 생성

--도당
파벌 컷 생성

--컷 위의 모든 컷 생성

--mipgap 톨
상대 밉 간격 허용 오차를 tol로 설정

--최소화
정수 실현 가능성 문제를 CNF-SAT로 변환하고 MiniSat 솔버로 해결

--objbnd 묶인
에 부등식 obj <= bound(최소화) 또는 obj >= bound(최대화)를 추가합니다.
정수 타당성 문제(가정 --최소화)

onworks.net 서비스를 사용하여 온라인으로 glpsol 사용