Benchmark是MIPLIB2010（混合整数规划问题）中的一部分；MIPLIB是一个标准问题库，是用来测试和比较混合整数规划求解引擎优劣的例子集；MIPLIB2010已经广泛被学术界和工业界认可。它里面一共有361个例子，其中有87个经典的问题被归到benchmark测试集当中。http://miplib.zib.de/http://miplib.zib.de/miplib2010.phphttp://plato.asu.edu/ftp/barrier.htmlhttp://plato.asu.edu/ftp/barrier.html=====================================problemCPLEXGUROBIMOSEKXPRESS---------------------------------------------------------------in46462165914303pde_10226975644852098pde_12523211495866358pde_2002995474515622pde_2018942018237272785pde_25269153934752324941qap_2slowfailslow1499srd30010112>350001821212206zib016027a843591726682=====================================1.预求解（presolve）阶段—简化模型消去冗余约束，判断问题是否无界，或不可行；http://www.davi.ws/doc/Andersen.pdf2.求解（process）阶段；利用启发式算法获得整数可行解，根松弛（rootrelaxation）获得原问题的一个下界，分枝—切割算法，寻找原问题的最优解。3.汇总（summary）阶段；当求解完毕，输出MILP优化引擎求解信息。file:///D:/gurobi500/win32/docs/refman/node758.html许多文件格式对于gurobi优化引擎有效：MPS、REW、LP、RLP、和ILP格式可以用于存储优化模型；MST格式用于存储MIP开始数据。将该数据导入一个MIP模型允许该MIP模型以已知的可行解开始优化；ORD格式用于存储MIP变量的分支优先级。将该数据导入一个MIP模型可以影响搜索的策略；BAS格式存储单纯形基矩阵的信息。将该数据导入一个连续模型允许单纯形算法从给定的单纯形基开始优化；SOL格式用于存储解向量。模型一旦经过优化就可以向这种格式的文件写入数据；PRM格式存储参数值，将该数据导入一个模型就会修改引用参数的值。m.read(‘diet.mps’)m.read(‘diet.ilp’)m.write(‘diet.sol’)matplotlib是python最著名的2D绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地行制图；matplotlib集合了matlab的语法、python语言、latex的画图质量（还可以使用内嵌的latex引擎绘制的数学公式）;由于matplotlib使用的大部分函数都与matlab中对应的函数同名，且各种参数的含义，使用方法也一致，这就使得熟悉matlab的用户使用起来感到得心应手。对那些不熟悉的matlab的用户而言，只要花很少的时间就可以掌握;初级用户建议使用pylab模式，pylab中包括了matplotlib.pyplot的所有绘图命令，以及numpy和matplotlib.mlab中的函数，在这个模式下，和MATLAB的绘图命令和套路几乎是完全一样的；高级用户建议使用matplotlib，可以进行更多的细节控制。http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.htmlhttp://hyry.dip.jp/tech/book/page/scipy/matplotlib.html方式一：frompylabimport*#引入兼容MATLAB包：pylab方式二：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入包http://matplotlib.sourceforge.net/gallery.html给出了各种常见的和一些不常见的图形实例，都有源码。在使用的时候，看到自己需要的图形，找到源码，填入自己的数据以及说明文字，一个漂亮的图就产生了！
