问Julia -并行数学优化器

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我使用GLPK通过朱莉娅，我需要优化相同的GLPK.Prob反复。每个优化之间的变化是一些变量的组合被固定为0。

简单地说是伪码

lp = GLPK.Prob()
variables_to_block = [[1,2,3], [2,3], [6,7], [19,100,111]...]
for i in variables_to_block 
    block_vars(lp, i)
    simplex(lp)
    restore_vars(lp, i)
end 

当我运行它时，它看起来像一个调度程序，保持在9-11%的范围内，而CPU3和CPU4上的负载在0到100%之间，尽管CPU2上的time...the负载从来没有保持在0%。

这可能需要一些时间，我想使用所有的核心

然而，使用Julia的并行特性有些麻烦，特别是对于lp-模型，因为它们涉及指针，因此(据我所知)它们不能很容易地在内核之间复制。

是否有一种方法可以设置GLPK求解器二进制(或其他什么)来自动尝试充分利用所有核心？要么以这种方式编译GLPK，要么以任何其他方式编译