এমআইপি সমাধান উদাহরণ

নিম্নলিখিত উদাহরণটি দেখায় কিভাবে MathOpt ব্যবহার করে একটি গাণিতিক অপ্টিমাইজেশান সমস্যা তৈরি করা যায় এবং OR API ব্যবহার করে একটি দূরবর্তী সমাধান করা যায়। একটি API কী পেতে, প্রথমে সেটআপ গাইড অনুসরণ করুন। 9.9 প্রকাশের পর থেকে OR-Tools- এর অংশ হিসেবে MathOpt উপলব্ধ। আরো তথ্যের জন্য ইনস্টল গাইড দেখুন.

# solve_math_opt_model_via_http.py

"""Example of solving a MathOpt model through the OR API.

The model is built using the Python API, and the corresponding proto is
serialized to JSON to make the HTTP request.
"""

from collections.abc import Sequence

from absl import app
from absl import flags

from ortools.math_opt.python import mathopt
from ortools.math_opt.python.ipc import remote_http_solve

_API_KEY = flags.DEFINE_string("api_key", None, "API key for the OR API")

def request_example() -> None:
  """Run example using MathOpt `remote_http_solve` function."""
  # Set up the API key.
  api_key = _API_KEY.value
  if not api_key:
    print(
        "API key is required. See"
        " https://developers.google.com/optimization/service/setup for"
        " instructions."
    )
    return

  # Build a MathOpt model
  model = mathopt.Model(name="my_model")
  x = model.add_binary_variable(name="x")
  y = model.add_variable(lb=0.0, ub=2.5, name="y")
  model.add_linear_constraint(x + y <= 1.5, name="c")
  model.maximize(2 * x + y)
  try:
    result, logs = remote_http_solve.remote_http_solve(
        model,
        mathopt.SolverType.GSCIP,
        mathopt.SolveParameters(enable_output=True),
        api_key=api_key,
    )
    print("Objective value: ", result.objective_value())
    print("x: ", result.variable_values(x))
    print("y: ", result.variable_values(y))
    print("\n".join(logs))
  except remote_http_solve.OptimizationServiceError as err:
    print(err)

def main(argv: Sequence[str]) -> None:
  del argv  # Unused.
  request_example()

if __name__ == "__main__":
  app.run(main)