Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
MathOpt nedir?
MathOpt, doğrusal programlama problemleri (LP) veya karma tamsayı programlama problemleri (MIP'ler) gibi matematiksel optimizasyon problemlerini modellemeye ve çözmeye yönelik bir kitaplıktır. MathOpt; modellemeyi çözümlemeden ayırır. Böylece, kullanıcıların çözücüyü seçmek için bir sıralamayı (ve derleme bağımlılığını) değiştirerek çözüm yöntemleri arasında geçiş yapabilir.
2023 JuMP Konferans Sunumu'ndan MathOpt ile ilgili kısa bir tanıtım için bu videoyu izleyin.
MathOpt Özellikleri
MathOpt modelleri şunları içerebilir:
tam sayı veya sürekli değişkenler
doğrusal veya ikinci dereceden kısıtlar
doğrusal veya ikinci dereceden hedefler
birden çok hiyerarşik hedefe
özel MIP kısıtlamaları (SOS, gösterge, daha fazlası)
bazı konik kısıtlamalar (ikinci derece konisi, daha fazlası gelecek)
Modeller herhangi bir çözücüden bağımsız olarak tanımlanır ve çözücüler birbirinin yerine değiştirilebilir. MathOpt aşağıdaki çözücüleri destekler:
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 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"]]
