خدمة MathOpt
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
Mathopt هي واجهة برمجة تطبيقات لنمذجة وحل مسائل التحسين من C++ وPython. خدمة MathOpt هي مجموعة تجريبية من الطرق داخل واجهة برمجة التطبيقات OR تتيح لك حل مسائل التحسين الحسابية عن بُعد باستخدام نقطة النهاية:
https://optimization.googleapis.com/v1/mathopt:solveMathOptModel
ميزات Mathopt
يمكن أن تحتوي نماذج MathOpt على ما يلي:
- متغيّرات عدد صحيح أو مستمر
- القيود الخطية أو التربيعية
- الأهداف الخطية أو التربيعية
يتم تعريف النماذج بشكل مستقل عن أي أداة حل ويمكن تبديلها
بالتبادل. أدوات الحلّ التالية متاحة في SolveMathOptModel:
تدعم خدمة MathOpt معظم ميزات MathOpt عند حل نموذج معيّن، بما في ذلك:
- الازدواج
- الشعاع البدائي والأشعة المزدوجة
- الحلول الأولية والمزدوجة دون المستوى الأمثل
- عمليات إعادة التشغيل البطيء (حسب الحل أو الأساس)
- السبب التفصيلي للإغلاق
- أولوية التشعّب
- العديد من المعلَمات المستقلة للأدوات
لا تتوفر إلى الآن عمليات معاودة الاتصال والتزايد والانقطاع. وستدعم خدمة MathOpt هذه الميزات في المستقبل باستخدام بروتوكول اتصال أكثر ثراءً.
الإعداد والتثبيت
لاستخدام إمكانات الحل عن بُعد في MathOpt، تحتاج إلى مفتاح واجهة برمجة تطبيقات يمكن الحصول عليه من خلال اتّباع دليل الإعداد. توفر منصة Mathopt مكتبات للعملاء في لغة C++ وPython، وهي متاحة كجزء من OR-tools منذ الإصدار 9.9.
يمكنك التواصل معنا على العنوان or-mathopt-service+support@google.com إذا كان لديك أي أسئلة تتعلّق بخدمة MathOpt.
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2024-08-09 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2024-08-09 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eMathOpt is an API that allows you to model and solve optimization problems using C++ and Python, with the MathOpt service enabling remote problem-solving via a dedicated endpoint.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMathOpt supports a variety of model components, including integer/continuous variables, linear/quadratic constraints, and linear/quadratic objectives, and offers flexibility in solver selection with options like GLOP, PDLP, CP-SAT, SCIP, GLPK, OSQP, and HiGHS.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe MathOpt service provides access to features such as duality, primal and dual rays, suboptimal solutions, warm starts, detailed termination reasons, and branching priority, while callbacks, incrementalism, and interruption are planned for future updates.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTo utilize the MathOpt service's remote solving capabilities, you will need an API key and the OR-Tools client libraries (available since release 9.9) for C++ and Python.\u003c/p\u003e\n"]]],["MathOpt API allows modeling and remotely solving optimization problems via the `https://optimization.googleapis.com/v1/mathopt:solveMathOptModel` endpoint, supporting integer/continuous variables, linear/quadratic constraints, and objectives. Models are solver-independent, with supported solvers including GLOP, PDLP, CP-SAT, SCIP, GLPK, OSQP, and HiGHS. Features like duality, warm starts, and detailed termination reasons are available. Access requires an API key, and client libraries are in OR-Tools release 9.9. Future features will include callbacks, incrementalism, and interruption.\n"],null,["# The MathOpt Service\n\nMathOpt is an API for modeling and solving optimization problems from C++ and\nPython. The MathOpt *service* is an experimental set of methods within the OR\nAPI that lets you to solve mathematical optimization problems *remotely* using\nthe endpoint:\n\n- `https://optimization.googleapis.com/v1/mathopt:solveMathOptModel`\n\nMathOpt Features\n----------------\n\nMathOpt models can contain:\n\n- Integer or continuous variables\n- Linear or quadratic constraints\n- Linear or quadratic objectives\n\nModels are defined independently of any solver and solvers can be swapped\ninterchangeably. The following solvers are supported in the `SolveMathOptModel`:\n\n- [GLOP](/optimization/lp/lp_advanced)\n- [PDLP](/optimization/lp/pdlp_math)\n- [CP-SAT](/optimization/cp/cp_solver)\n- [SCIP](https://www.scipopt.org/)\n- [GLPK](https://www.gnu.org/software/glpk/)\n- [OSQP](https://osqp.org/)\n- [HiGHS](https://highs.dev/)\n\nThe MathOpt service supports most the features of MathOpt when solving a model,\nincluding:\n\n- Duality\n- Primal and dual rays\n- Suboptimal primal and dual solutions\n- Warm starts (by solution or basis)\n- Detailed termination reason\n- Branching priority\n- Many solver independent parameters\n\nCallbacks, incrementalism, and interruption are not yet supported. The MathOpt\nservice will support these features in the future using a richer communication\nprotocol.\n\nSetup and Installation\n----------------------\n\nTo use MathOpt's remote solve capabilities, you need an API key that can be\nobtained following the [setup guide](/optimization/service/setup). MathOpt provides client libraries in\nC++ and Python, which are available as part of [OR-Tools since release 9.9](https://github.com/google/or-tools/releases/tag/v9.9).\n\nYou can reach out to [or-mathopt-service+support@google.com](mailto:or-mathopt-service+support@google.com) should you have\nquestions related to the MathOpt service."]]
