Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie mit MathOpt ein mathematisches Optimierungsproblem erstellen und mithilfe der OR API eine Remotelösung verwenden können. Um einen API-Schlüssel zu erhalten, folgen Sie zuerst der Einrichtungsanleitung. MathOpt ist seit Version 9.9 als Teil von OR-Tools verfügbar. Weitere Informationen finden Sie in der Installationsanleitung.
# solve_math_opt_model_via_http.py
"""Example of solving a MathOpt model through the OR API.
The model is built using the Python API, and the corresponding proto is
serialized to JSON to make the HTTP request.
"""
from collections.abc import Sequence
from absl import app
from absl import flags
from ortools.math_opt.python import mathopt
from ortools.math_opt.python.ipc import remote_http_solve
_API_KEY = flags.DEFINE_string("api_key", None, "API key for the OR API")
def request_example() -> None:
"""Endpoint for the Operations Research API.
https://optimization.googleapis.com/v1/mathopt:solveMathOptModel
"""
# Set up the API key and endpoint.
api_key = _API_KEY.value
if not api_key:
print(
"API key is required. See"
" https://developers.google.com/optimization/service/setup for"
" instructions."
)
return
# Build a MathOpt model
model = mathopt.Model(name="my_model")
x = model.add_binary_variable(name="x")
y = model.add_variable(lb=0.0, ub=2.5, name="y")
model.add_linear_constraint(x + y <= 1.5, name="c")
model.maximize(2 * x + y)
try:
result, logs = remote_http_solve.remote_http_solve(
model, mathopt.SolverType.GSCIP, api_key=api_key
)
print(result)
print(logs)
except remote_http_solve.OptimizationServiceError as err:
print(err)
def main(argv: Sequence[str]) -> None:
del argv # Unused.
request_example()
if __name__ == "__main__":
app.run(main)