В следующем примере показано, как построить задачу математической оптимизации с помощью MathOpt и выполнить удаленное решение с помощью API OR. Чтобы получить ключ API, сначала следуйте руководству по установке . MathOpt доступен как часть OR-Tools начиная с версии 9.9 . Посетите руководство по установке для получения дополнительной информации.
# 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)