パラメータが5〜10、25,000,000〜50,000,000行の.csvファイル（それぞれ約500mb〜1Gb）で指定されるLPを作成したいと思います。
私のモデルは現在AMPLでコード化されており、.csvファイルから直接パラメーター値を読み込みます。私が使用している1GbRAMを搭載したWindowsXPは、1つの500mb.csvからのデータに基づいてモデルを構築しようとしてメモリが不足しています。
私の質問：より少ないメモリを使用してLPを構築できるように、データを管理する方法はありますか？
大規模なLPの作成経験のある方からのフィードバックに感謝します。
コンピュータにRAMが1GBしかない場合、 .csvファイルだけで500 MB以上になるような大きな問題をロードして、解決できるかどうかはわかりません。
RAMメモリを大幅に追加するオプションがない場合は、LPの問題を分析して、LPの問題をより小さな独立した部分に分離できるかどうかを確認する必要があります。たとえば、10,000個の変数と10,000,000行の問題がある場合、主な問題を、100個の変数とそれぞれ100,000行の100個の独立したサブ問題に分割することは可能でしょうか。
これは、大きなLP問題を管理可能なサブ問題に分離することを説明している本の章へのリンクです。