¿Qué es MathOpt?
MathOpt es una biblioteca para modelar y resolver problemas de optimización matemático, por ejemplo, problemas de programación lineal (LP) o problemas de programación de números enteros mixtos (MIP). MathOpt separa el modelado de la solución, lo que permite que los usuarios cambien entre métodos de solución mediante el cambio de una enumeración (y una dependencia de compilación) para seleccionar su solucionador.
Mira este video para obtener una breve introducción a MathOpt de la presentación de la conferencia JuMP de 2023.
Funciones de MathOpt
Los modelos MathOpt pueden contener lo siguiente:
- números enteros o variables continuas
- restricciones lineales o cuadráticas
- objetivos lineales o cuadráticos
- varios objetivos jerárquicos
- Restricciones especializadas del MIP (SOS, indicador, más próximamente)
- algunas restricciones cónicas (cono de segundo orden, más próximamente)
Los modelos se definen de forma independiente de cualquier solucionador, y los solucionadores se pueden intercambiar de forma intercambiable. MathOpt admite los siguientes solucionadores:
MathOpt proporciona bibliotecas cliente en C++ y Python para compilar tu modelo de optimización.
MathOpt admite muchas funciones avanzadas, como las siguientes:
- Análisis de inviabilidad (Irreducible Infeasible Set o IIS), solo Gurobi
- Solución incremental
- Devoluciones de llamada
- Dualidad
- Rayos primarios y dobles
- Soluciones dobles y primarias subóptimas
- Eliminación de variables y restricciones
- Inicios semicalientes (por solución o base)
- Motivo detallado de la rescisión
- Prioridad de la ramificación
- Interrupción
- Muchos parámetros independientes de solucionadores
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Última actualización: 2024-08-09 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2024-08-09 (UTC)"],[[["MathOpt is a library for modeling and solving mathematical optimization problems, including linear programming (LP) and mixed integer programming (MIP)."],["MathOpt allows users to define models independently of solvers, enabling easy switching between various solvers like GLOP, PDLP, CP-SAT, SCIP, GLPK, Gurobi, and HiGHS."],["MathOpt supports a wide range of features including linear and quadratic constraints and objectives, integer and continuous variables, hierarchical objectives, and specialized MIP constraints."],["MathOpt provides client libraries in C++ and Python, along with a remote solving service for larger problems."],["MathOpt offers advanced features like infeasibility analysis, incremental solving, callbacks, duality, primal and dual rays, and more."]]],["MathOpt is a library for modeling and solving mathematical optimization problems, such as LPs and MIPs. It supports continuous or integer variables, linear/quadratic constraints and objectives, and specialized MIP/conic constraints. Users can switch between solvers like GLOP, PDLP, CP-SAT, SCIP, GLPK, Gurobi, and HiGHS, independently of the model's definition. MathOpt offers C++ and Python client libraries with example, and provides features such as infeasibility analysis, incremental solving, callbacks, duality, and warm starts.\n"]]
