MIP 해답의 예

다음 예에서는 MathOpt를 사용하여 수학적 최적화 문제를 빌드하고 OR API를 사용하여 원격으로 해결하는 방법을 보여줍니다. API 키를 가져오려면 먼저 설정 가이드를 따르세요. MathOpt는 OR-Tools의 일부로 사용할 수 있습니다. 버전 9.9부터 지원됩니다. 자세한 내용은 설치 가이드를 참고하세요.

# 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:
  """Run example using MathOpt `remote_http_solve` function."""
  # Set up the API key.
  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,
        mathopt.SolveParameters(enable_output=True),
        api_key=api_key,
    )
    print("Objective value: ", result.objective_value())
    print("x: ", result.variable_values(x))
    print("y: ", result.variable_values(y))
    print("\n".join(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)