MathOpt 서비스
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
MathOpt는 C++ 및 Python의 최적화 문제를 모델링하고 해결하는 API입니다. MathOpt 서비스는 엔드포인트를 사용하여 원격으로 수학 최적화 문제를 해결할 수 있는 OR API 내의 실험용 메서드 집합입니다.
https://optimization.googleapis.com/v1/mathopt:solveMathOptModel
MathOpt 기능
MathOpt 모델에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- 정수 또는 연속 변수
- 선형 또는 이차 제약 조건
- 선형 또는 이차 목표
모델은 모든 솔버와 독립적으로 정의되며 솔버는 서로 바꿔서 교체할 수 있습니다. SolveMathOptModel에서 지원되는 솔버는 다음과 같습니다.
MathOpt 서비스는 모델을 해결할 때 다음과 같은 MathOpt의 대부분의 기능을 지원합니다.
- 이중성
- 원시선 및 이중선
- 차선의 기본 솔루션 및 이중 솔루션
- 웜 스타트 (솔루션별 또는 기준)
- 상세 해지 사유
- 브랜치 우선순위
- 여러 문제 해결사 독립 매개변수
콜백, 성과 증분, 중단은 아직 지원되지 않습니다. MathOpt 서비스는 향후 다양한 통신 프로토콜을 사용하여 이러한 기능을 지원할 예정입니다.
설정 및 설치
MathOpt의 원격 해결 기능을 사용하려면 설정 가이드에 따라 얻을 수 있는 API 키가 필요합니다. MathOpt는 C++ 및 Python의 클라이언트 라이브러리를 제공하며, 9.9 버전 이후 OR-Tools의 일부로 사용할 수 있습니다.
MathOpt 서비스와 관련된 질문은 or-mathopt-service+support@google.com으로 문의하세요.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-08-09(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2024-08-09(UTC)"],[[["\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."]]
