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O que é MathOpt
A MathOpt é uma biblioteca para modelagem e resolução de problemas de otimização matemática, como problemas de programação linear (LPs, na sigla em inglês) ou problemas de programação de números inteiros mistos (MIPs, na sigla em inglês). O MathOpt separa a modelagem da solução, permitindo
que os usuários alternem entre os métodos de solução mudando um tipo enumerado (e uma dependência
de build) para selecionar o solucionador.
Assista este vídeo para uma breve
introdução ao MathOpt na apresentação da conferência JuMP 2023.
Recursos do MathOpt
Os modelos MathOpt podem conter:
variáveis contínuas ou inteiras
restrições lineares ou quadráticas
objetivos lineares ou quadráticos
vários objetivos hierárquicos
restrições especializadas de MIP (SOS, indicador, mais opções em breve)
algumas restrições cônicas (cone de segunda ordem, mais por vir)
Os modelos são definidos independentemente de qualquer solucionador, e os solucionadores podem ser trocados
de forma intercambiável. O MathOpt oferece suporte aos seguintes solucionadores:
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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"]]
