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はじめに

Pythonの最適化モデリングツールPyomoで、混合整数非線形最適化 (MINLP) ソルバSCIPを利用する方法をまとめました。

SCIPはZuse Institute Berlin (ZIB)が開発しているソルバです。バージョン8.0.3からApache 2.0ライセンスになりました。

検証環境は以下の通りです。

SCIPのインストール

まず、SCIPのインストーラを公式サイトからダウンロードします。Versionを"8.0.3", OSを"Windows"とすると、SCIPOptSuite-8.0.3-win64-VS15.exeのリンクが表示されるのでダウンロードします。

ダウンロード後、SCIPOptSuite-8.0.3-win64-VS15.exeを開いてSCIPをインストールします。インストール時にSCIPをパスに追加するか聞かれるので、追加します（コントロールパネルで後から追加することも可能です）。その他のインストールオプションはデフォルトのままで問題ないと思います。

なお、SCIPをインストールできない場合、以下のような対処方法があります。

• scip.exeを実行ディレクトリに置く。
• またはimport sys; sys.path.append(<scip.exeのフォルダ>)でscip.exeのパスを通す。

PyomoからSCIPを呼び出す

PyomoからSCIPを呼び出すには、ソルバにscip.exeを指定します。ソースコードのサンプルを以下に示します。

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import pyomo.environ as pyo

mdl = pyo.ConcreteModel()
mdl.x1 = pyo.Var(domain=pyo.Integers, bounds=(-5, 5))
mdl.x2 = pyo.Var(domain=pyo.Integers, bounds=(-5, 5))
mdl.obj = pyo.Objective(expr = mdl.x1**2 + mdl.x1*mdl.x2)

opt = pyo.SolverFactory('scip.exe')
res = opt.solve(mdl, tee=True)

ただし、PyomoからSCIPのオプションを上手く設定できないようです。以下の通りdisplay/verblevelオプションを変更してログ表示の変更を試みましたが、表示に変化はありませんでした。オプションを設定するにはscip.setというファイルを配置します（後述）。

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opt = pyo.SolverFactory('scip.exe')
opt.options["display/verblevel"] = 1
res = opt.solve(mdl, tee=True)

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opt = pyo.SolverFactory('scip.exe')
res = opt.solve(mdl, tee=True, options={"display/verblevel": 1})

scip.setによるオプション指定

（2023年6月3日追記）
SCIPのログを読むと、以下のメッセージが出力されていました。

user parameter file <scip.set> not found - using default parameters

そこでカレントディレクトリにscip.setというファイルを作り、その中で以下のようにオプションを記述すると、Pyomoの最適化計算に反映できました。

display/verblevel = 0

指定可能なオプションは以下のページを参考にしてください。
SCIP Doxygen Documentation - List of all SCIP parameters

参考

• SCIP