Dịch vụ MathOpt
MathOpt là một API để lập mô hình và giải quyết các bài tập tối ưu hoá trong C++ và Python. Dịch vụ MathOpt là một tập hợp các phương thức thử nghiệm trong API OR cho phép bạn giải các bài toán tối ưu hoá toán học từ xa bằng cách sử dụng điểm cuối:
https://optimization.googleapis.com/v1/mathopt:solveMathOptModel
Các tính năng MathOpt
Mô hình MathOpt có thể chứa:
- Biến số nguyên hoặc biến liên tục
- Hạn chế tuyến tính hoặc bậc hai
- Mục tiêu tuyến tính hoặc bậc hai
Các mô hình được xác định độc lập với mọi trình giải và trình giải toán có thể hoán đổi cho nhau. Các trình giải quyết sau đây được hỗ trợ trong SolveMathOptModel
:
Dịch vụ MathOpt hỗ trợ hầu hết các tính năng của MathOpt khi giải quyết một mô hình, bao gồm:
- Tính kép
- Tia nguyên sinh và tia kép
- Giải pháp gốc và giải pháp kép chưa tối ưu
- Khởi động ấm (theo giải pháp hoặc cơ sở)
- Lý do chấm dứt chi tiết
- Mức độ ưu tiên phân nhánh
- Nhiều tham số độc lập trong trình giải toán
Lệnh gọi lại, chủ nghĩa gia tăng và gián đoạn chưa được hỗ trợ. Dịch vụ MathOpt sẽ hỗ trợ các tính năng này trong tương lai bằng cách sử dụng một giao thức giao tiếp phong phú hơn.
Thiết lập và cài đặt
Để sử dụng khả năng giải quyết từ xa của MathOpt, bạn cần có một khoá API có thể nhận được theo hướng dẫn thiết lập. MathOpt cung cấp các thư viện ứng dụng bằng C++ và Python, có sẵn trong OR-Tools kể từ bản phát hành 9.9.
Bạn có thể liên hệ theo địa chỉ or-mathopt-service+support@google.com nếu có câu hỏi liên quan đến dịch vụ MathOpt.
Trừ phi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-08-09 UTC.
[null,null,["Cập nhật lần gần đây nhất: 2024-08-09 UTC."],[[["MathOpt 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."],["MathOpt 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."],["The 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."],["To 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."]]],["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"]]