MathOpt는 선형 프로그래밍 문제 (LP) 또는 혼합 정수 프로그래밍 문제 (MIP)와 같은 수학적 최적화 문제를 모델링하고 해결하기 위한 라이브러리입니다. MathOpt는 모델링과 해결 방법을 분리하므로 사용자가 enum (및 빌드 종속 항목)을 변경하여 솔버를 선택하여 솔루션 메서드 간에 전환할 수 있습니다.
2023 JuMP 컨퍼런스 프레젠테이션의 MathOpt에 관한 간략한 소개를 이 동영상에서 확인해 보세요.
MathOpt 기능
MathOpt 모델에는 다음이 포함될 수 있습니다.
정수 또는 연속 변수
선형 또는 이차 제약 조건
선형 또는 이차 목표
여러 계층적 목표
특수 MIP 제약 조건 (SOS, 표시기, 추가 예정)
일부 원뿔 제약 조건 (2차 원뿔, 추가 예정)
모델은 솔버와 독립적으로 정의되며 솔버는 서로 바꿔서 사용할 수 있습니다. MathOpt는 다음과 같은 솔버를 지원합니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["필요한 정보가 없음","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["너무 복잡함/단계 수가 너무 많음","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["오래됨","outOfDate","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["샘플/코드 문제","samplesCodeIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2024-08-09(UTC)"],[[["MathOpt is a library for modeling and solving mathematical optimization problems, including linear programming (LP) and mixed integer programming (MIP)."],["MathOpt allows users to define models independently of solvers, enabling easy switching between various solvers like GLOP, PDLP, CP-SAT, SCIP, GLPK, Gurobi, and HiGHS."],["MathOpt supports a wide range of features including linear and quadratic constraints and objectives, integer and continuous variables, hierarchical objectives, and specialized MIP constraints."],["MathOpt provides client libraries in C++ and Python, along with a remote solving service for larger problems."],["MathOpt offers advanced features like infeasibility analysis, incremental solving, callbacks, duality, primal and dual rays, and more."]]],["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"]]
