SciPyのMILPは使えるのか？？（SciPy==1.9.0の新機能の検証） - Qiita

モチベーション 2022/07/29に以下図にある通り、SciPy==1.9.0がリリースされてMILPの機能が追加された。 MILPを実務で活用する場合、求解速度の観点からGurobiやCPLEXがを利用するのが一般的である。 しかし、これらの有償ソルバーは高額であり、手軽に活用することはできない。 Gurobiの機能と比較し、SciPyのMILPソルバーが実務適用可能なレベルの性能を備えているか調査した。 https://docs.scipy.org/doc/scipy-1.9.0/release.1.9.0.html 調査結果 1. 表現できるMILPが限定的であり、複雑な実務での定式化を行うことは難しい 基本的に、以下数式で表現される定式化しか解くことができない。 もっとも致命的なのが、決定変数(x)が1次元しか取ることができない。 容器が複数の場合のナップザック問題すら解くことが