MathOpt nedir?
MathOpt, doğrusal programlama problemleri (LP) veya karma tamsayı programlama problemleri (MIP'ler) gibi matematiksel optimizasyon problemlerini modellemeye ve çözmeye yönelik bir kitaplıktır. MathOpt; modellemeyi çözümlemeden ayırır. Böylece, kullanıcıların çözücüyü seçmek için bir sıralamayı (ve derleme bağımlılığını) değiştirerek çözüm yöntemleri arasında geçiş yapabilir.
2023 JuMP Konferans Sunumu'ndan MathOpt ile ilgili kısa bir tanıtım için bu videoyu izleyin.
MathOpt Özellikleri
MathOpt modelleri şunları içerebilir:
- tam sayı veya sürekli değişkenler
- doğrusal veya ikinci dereceden kısıtlar
- doğrusal veya ikinci dereceden hedefler
- birden çok hiyerarşik hedefe
- özel MIP kısıtlamaları (SOS, gösterge, daha fazlası)
- bazı konik kısıtlamalar (ikinci derece konisi, daha fazlası gelecek)
Modeller herhangi bir çözücüden bağımsız olarak tanımlanır ve çözücüler birbirinin yerine değiştirilebilir. MathOpt aşağıdaki çözücüleri destekler:
MathOpt, optimizasyon modelinizi oluşturmanız için C++ ve Python'da istemci kitaplıkları sağlar.
MathOpt, aşağıdakiler gibi birçok gelişmiş özelliği destekler:
- Infeasibility Analysis (Indeucible Infeasible Set veya IIS), yalnızca Gurobi
- Artımlı Çözme
- Geri Aramalar
- İkilik
- Primal ve Çift ışınlar
- İdeal olmayan asal ve çift çözümler
- Değişken ve kısıtlama silme işlemleri
- Hazır durumda başlatma (çözüm veya temel)
- Ayrıntılı fesih nedeni
- Dallara ayırma önceliği
- Kesinti
- Birçok çözücü bağımsız parametresi
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2024-08-09 UTC.
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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"]]
