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Was ist MathOpt
MathOpt ist eine Bibliothek zum Modellieren und Lösen mathematischer Optimierungsprobleme, z. B. linearen Programmierproblemen (LPs) oder gemischten Integer-Programming-Problemen (MIPs). MathOpt trennt die Modellierung von Lösen, sodass Nutzer zwischen Lösungsmethoden wechseln können, indem sie eine Enum (und eine Build-Abhängigkeit) ändern, um ihren Solver auszuwählen.
In diesem Video erhalten Sie eine kurze Einführung in MathOpt aus der Präsentation der JuMP Conference 2023.
MathOpt-Funktionen
MathOpt-Modelle können Folgendes enthalten:
Ganzzahlige oder kontinuierliche Variablen
lineare oder quadratische Einschränkungen
lineare oder quadratische Ziele
mehrere hierarchische Ziele
Spezialisierte MIP-Einschränkungen (SOS, Indikator, weitere folgen)
einige kegelförmige Einschränkungen (Kegel zweiter Ordnung, weitere folgen)
Modelle werden unabhängig von Solver definiert und Solver können austauschbar ausgetauscht werden. MathOpt unterstützt die folgenden Solver:
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2024-08-09 (UTC)."],[],["MathOpt is a library for modeling and solving mathematical optimization problems, such as LPs and MIPs. It supports continuous or integer variables, linear/quadratic constraints and objectives, and specialized MIP/conic constraints. Users can switch between solvers like GLOP, PDLP, CP-SAT, SCIP, GLPK, Gurobi, and HiGHS, independently of the model's definition. MathOpt offers C++ and Python client libraries with example, and provides features such as infeasibility analysis, incremental solving, callbacks, duality, and warm starts.\n"]]
