不久前，我正在写一篇与OR相关的文章以供发表。本文用MiniZinc给出了一个求解某优化问题的MILP模型。我在10个实例中以最佳方式解决了10个实例。
一位顾问审查了它，并提到了以下2条评论：
- 在性能方面，您如何将MiniZinc与其他最新一代MILP解算器(如CPLEX或Gurobi(进行比较
我一直在使用MiniZinc，它对我来说非常有效。我如何证明MiniZinc的多功能性？是否有参考书目或证明其合理性的方法？
- 由于MiniZinc不是最知名的MILP解算器之一，因此应避免在摘要中提及其名称
你为什么不建议在摘要中提及它？
使用MiniZinc的有效理由是什么？
要证明使用MiniZinc是合理的，最重要的是澄清MiniZinc的功能。运筹学界有时会非常固定地看待两件事：
- 哪组线性方程对您的问题进行编码
- 使用什么解决过程来得出解决方案
MiniZinc应被视为该过程的早期步骤。它允许用户编写问题的高级模型，该模型被编译为求解器能够理解的规范(在MILP求解器的情况下，该规范将是一组线性方程(。因此，在OR世界中，与JuMP和PyOpt等库相比，它比Gurobi或CPlex等解算器更好。然而，与这些库不同的是，MiniZinc语言是在更高的级别上编写的，并且打算与求解器技术无关，这意味着，除了MILP求解器之外，您还可以尝试CP、LCG、SMT和SAT求解器。
关于为什么使用MiniZinc而不是JuMP或PyOpt，一个很好的论点是MiniZinc通常可以在基于高级模型结构的编码中应用优化。已经发表了多篇关于自动线性化问题的论文，这些问题在求解器上提供了出色/新颖的性能。论文"约束规划模型的改进线性化"甚至表明，MiniZinc有时可以创建比该领域专家更有效的线性模型。
最后，需要注意的是，MiniZinc实际上使用了您的顾问提到的求解器。对于线性化良好的问题，Gurobi和CPlex(可能(是最好的MiniZinc解决方案。话虽如此，如果你正在使用MiniZinc的一些其他求解器，那么你可能仍然在使用最先进的求解器：Gecode是目前最快的约束编程求解器之一；Chuffed在MiniZinc挑战赛中多次击败所有竞争对手，是一个新颖的懒惰子句生成解决方案；还有更多来自不同求解器技术的求解器可以与MiniZinc一起使用，这是一流的。
因此，直截了当地回答这些问题：
您如何将MiniZinc与其他最新一代MILP解算器(如CPLEX或Gurobi(在性能方面进行比较？
我们不将MiniZinc与Gurobi或CPlex进行比较，因为MiniZinc不是求解器。然而，MiniZinc将为Gurobi和CPlex等新型求解器创建模型。
由于MiniZinc不是最著名的MILP求解器之一，因此您应避免在摘要中提及其名称。(你为什么不建议在摘要中提及它？(
如果MiniZinc对您的申请做出了重大贡献，那么我认为提及它是公平的；但是，最好将其与所使用的解算器结合使用。如果你在论文中描述MiniZinc的工艺或它为你所做的工作，这会有所帮助。
使用MiniZinc的有效理由是什么？
MiniZinc是一个很好的工具，可以创建一个人类可读的问题模型，该模型可以转换为顶级求解器的有效规范。