Support for matrix style model construction (MathProgBase/LinearQuadratic style) in modern Julia + MOI
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
調査の方向性
ファイルやテストは指定されていません。まず現在の MatrixOptInterface.jl と MathOptInterface の構築インターフェースを確認し、次に A、b、c 行列について説明されているワークフローと比較してください。大規模な LP/MILP モデルについて、サポートされるワークフローが文書化されているか、または制限事項が明確に記載されていれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
I’m reaching out about support or example workflows for constructing optimization models from raw matrix data in modern Julia, similar to how it was done with MathProgBase’s LinearQuadratic interface.
A bit of background on my situation:
• Years ago I implemented a large scale unit commitment MILP in Julia 0.6.4, using MathProgBase.jl and specifically the LinearQuadratic models interface, together with Gurobi as the solver.
• The model is truly large: on the order of ~2 million variables and constraints. I built the model from big matrices and vectors (A, b, c, etc.) in a Matlab style fashion and handed that directly to the solver.
Now I’d like to move the codebase to a current Julia version, but without changing the overall program structure—i.e., keeping a MathProgBase / LinearQuadratic style formulation rather than rewriting everything in JuMP or another high level modeling layer.
Question / request:
Is there any officially supported or recommended way in the current Julia / MOI ecosystem to construct a large LP/MILP directly from matrices and pass it to a solver, similar to the old MathProgBase LinearQuadratic approach?
Thanks for any pointers or suggestions. Even a small example or outline of how to plug matrix data into MOI, or a note on current limitations, would be very valuable.
- 主要言語
- Julia
- スター
- 12
- フォーク
- 4
- 平均マージ
- 5時間 50分
- マージ済み PR（30日）
- 3
環境構築
このプロジェクトには開発コンテナ、Dockerfile、コントリビューションガイドがありません。まず README を読み、一般的な手順ははじめてのコントリビューションガイドを参照してください。
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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