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Che cos'è Mathopt
Mathopt è una libreria per la modellazione e la risoluzione di problemi di ottimizzazione matematici, ad esempio problemi di programmazione lineare (LP) o problemi di programmazione con numeri interi misti (MIP). Mathopt separa la modellazione dalla soluzione, consentendo agli utenti di passare da un metodo di soluzione all'altro modificando un'enum (e una dipendenza dalla build) per selezionare il proprio risolutore.
Guarda questo video per una breve
introduzione a Mathopt dalla presentazione della JuMP Conference 2023.
Funzioni Mathopt
I modelli Mathopt possono contenere:
variabili numeri interi o continue
vincoli lineari o quadratici
obiettivi lineari o quadratici
più obiettivi gerarchici
vincoli MIP specializzati (SOS, indicatore, a breve)
alcuni vincoli conici (cono del secondo ordine, altri in futuro)
I modelli sono definiti indipendentemente da qualsiasi risolutore e i risolutori possono essere scambiati
in modo intercambiabile. Mathopt supporta i seguenti risolutori:
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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"]]