Comparing the solvers for the mixed integer linear programming problems and the software environments that call them

В работе приводится концепция сравнения решателей задач смешанного целочисленного линейного программирования и вызывающих их программных сред. Эта концепция предполагает многократное повторение решения задач математического программирования с одними и теми же исходными данными для учета того, что время выполнения операций компьютером можно рассматривать как случайное. Для сравнения решателей также предполагается варьировать исходные данные при решении задачи математического программирования той же структуры. Сравнение проводится для ряда практических задач математического программирования. Например, рассматривается задача оптимизации портфеля ценных бумаг с вероятностным критерием. В тестировании используются решатели CPLEX, Gurobi, MATLAB, SCIP. В работе разбираются особенности вызова решателей в различных программных средах. В частности, описывается модификация исходных кодов для вызова решателя CPLEX через надстройку Opti Toolbox в среде Matlab. Детально описываются и исследуются компоненты времени получения решения для различных решателей и программных сред. Показывается, что время работы самого решателя может быть сравнимо со временем чтения данных из файлов и временем формирование ограничений в задаче математического программирования.