MIPLIBインスタンスをダウンロードする

MIPLIBインスタンスをダウンロードする#

OMMXリポジトリでは、MIPLIB 2017の混合整数計画問題ベンチマークインスタンスをOMMX Artifact形式のデータとして提供しています。

注釈

dataset.miplib2017 は、公開済みの ghcr.io/jij-inc/ommx/v2.7/miplib2017:{instance-name} 配布を使用します （パッケージ）。 この Artifact は MPS の整数変数の境界を修正した OMMX 2.7.0 で生成されており、 v3 SDK でも読み込めます。配布バージョンは採用したデータセットを表し、 インストール済み SDK のバージョンとは独立しています。

配布フォーマットや数学的モデルを変更する場合は、SDK の minor または major リリースと新しい /v{major}.{minor}/ 名前空間が必要です。patch リリースでは 採用済みの配布を維持し、公開済みのパス・タグは上書きしません。 再現性のため旧バージョンなしリポジトリも維持しますが、ローダーはそこへ フォールバックしません。旧 Artifact がキャッシュされている場合も同様です。

v2.7 の配布記録 に、元アーカイブ、公開済みインスタンス、非対応の入力、モデルのダイジェストを記載しています。

GitHub コンテナーレジストリについてはこちらを参照してください。

これらのインスタンスはOMMX SDKで簡単にダウンロードでき、OMMX Adapterの入力としてそのまま利用できます。 例えば、MIPLIB 2017のneos-1122047インスタンス (参照) をPySCIPOptで解くには、以下の2ステップで実行できます：

  1. OMMX Python SDKのdatasetサブモジュールにあるmiplib2017関数で、neos-1122047インスタンスをダウンロードする。

  2. ダウンロードしたインスタンスを、OMMX PySCIPOpt Adapterを介してPySCIPOptで解く。

具体的なPythonコードは以下の通りです：

# OMMX Python SDK
from ommx import dataset
# OMMX PySCIPOpt Adapter
from ommx_pyscipopt_adapter import OMMXPySCIPOptAdapter

# ステップ1: MIPLIB 2017のneos-1122047インスタンスをダウンロードする
instance = dataset.miplib2017("neos-1122047")

# ステップ2: OMMX PySCIPOpt Adapterを介してPySCIPOptで解く
solution = OMMXPySCIPOptAdapter.solve(instance)

この機能により、複数のOMMX対応ソルバーで同一のMIPLIBインスタンスを使用したベンチマーク測定を効率よく実行できます。

補足：インスタンスに付随するアノテーション#

ダウンロードしたインスタンスには各種アノテーションが含まれており、annotations プロパティを使って全てのアノテーションにアクセスできます：

import pandas as pd
# アノテーションを pandas を使って表形式で表示する
pd.DataFrame.from_dict(instance.annotations, orient="index", columns=["Value"]).sort_index()

インスタンスには、データセット共通のアノテーションとデータセット固有のアノテーションの2種類があります。

データセット共通のアノテーションには以下の7つがあり、それぞれに専用のプロパティが用意されています：

アノテーション

プロパティ

説明

org.ommx.v1.instance.authors

authors

そのインスタンスの作者

org.ommx.v1.instance.constraints

num_constraints

そのインスタンスにある制約条件の数

org.ommx.v1.instance.created

created

そのインスタンスがOMMX Artifact形式で保存された日時

org.ommx.v1.instance.dataset

dataset

そのインスタンスが属するデータセット名

org.ommx.v1.instance.license

license

そのデータセットのライセンス

org.ommx.v1.instance.title

title

そのインスタンスの名前

org.ommx.v1.instance.variables

num_variables

そのインスタンスにある決定変数の総数

MIPLIBに特有のアノテーションは org.ommx.miplib.* というプレフィックスを持ちます。

例として、neos-1122047インスタンスの最適値を確認してみましょう。そのインスタンスの詳細ページ (link) によれば、最適値は 161 であり、この値はキー org.ommx.miplib.objective で取得できます：

# アノテーションの値はすべて文字列 (str) であることに注意する！
instance.annotations["org.ommx.miplib.objective"]

これにより、先ほどのOMMX PySCIPOpt Adapterで得られた計算結果が、期待される最適値と一致することを検証できます：

import numpy as np

best = float(instance.annotations["org.ommx.miplib.objective"])
assert np.isclose(solution.objective, best)
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