AMPL (limbaj de programare)

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă revizuită de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită pe 13 aprilie 2017; verificările necesită 12 modificări .
AMPL
Clasa de limba Multiparadigma : declarativ , imperativ
Aparut in 1985  ( 1985 )
Dezvoltator AMPL Optimization, Inc.
Extensie de fișier .mod, .datsau.run
Eliberare 20220323 (23 martie 2022 ) ( 23.03.2022 )
A fost influențat A.W.K. , C
influențat Pyomo
Licență Freemium (traducător),
sursă deschisă (biblioteca de soluții AMPL)
Site-ul web ampli.com
OS Multi-platformă : Linux , macOS , Solaris , AIX , Windows

AMPL (abreviere pentru A Mathematical Programming Language) este un limbaj de nivel înalt pentru modelarea algebrică și reprezentarea problemelor la scară largă de mare complexitate. AMPL a fost dezvoltat de Robert Fourer, David Gay și Brian Kernighan la Bell Laboratories în 1985 pentru a descrie și rezolva probleme complexe de optimizare și programare. Autorii AMPL au primit premiul Operations Research Society of America în 1993. AMPL nu rezolvă problemele în mod direct, ci invocă „rezolvatori” externi corespunzători, atât cu sursă deschisă, cât și comerciale (CBC, CPLEX, FortMP, MINOS, IPOPT, SNOPT, KNITRO și LGO). Problemele sunt transferate către rezolvatori sub formă de fișiere nl. AMPL este utilizat de peste 200 de clienți corporativi, precum și de agenții guvernamentale și instituții academice. Unul dintre avantajele AMPL este asemănarea sintaxei sale cu notația matematică a problemelor de optimizare. Acest lucru permite o definiție foarte concisă și ușor de citit a unei probleme de optimizare. Multe soluții moderne disponibile pe serverul NEOS (găzduite anterior la Laboratorul Național Argonne, acum găzduite la Universitatea din Wisconsin, Universitatea Madison din Wisconsin, Madison[3]) acceptă intrarea AMPL. Conform statisticilor NEOS, AMPL este cel mai popular format pentru prezentarea problemelor de programare matematică.

Funcții

AMPL combină stilurile de programare declarative și imperative . Modelele de optimizare sunt formulate folosind elemente ale unui limbaj declarativ: mulţimi, parametri scalari şi multidimensionali, variabile de decizie, funcţii obiective şi constrângeri, care permit descrierea pe scurt a majorităţii problemelor din domeniul optimizării matematice. Procedurile și operatorii disponibili în AMPL vă permit: - să faceți schimb de date cu surse externe de date precum foi de calcul, baze de date, fișiere XML, CSV și text; - Efectuează pre- și post-procesare a datelor modelului de optimizare; - Implementeaza algoritmi hibrizi pentru a rezolva tipuri de probleme pentru care nu exista rezolvatori directi eficienti; - Model și date separate, ceea ce simplifică foarte mult reutilizarea modelelor și soluțiilor și simplifică construirea problemelor de optimizare la scară largă;

AMPL acceptă o gamă largă de tipuri de sarcini, inclusiv:

Interacțiunea cu rezolvatorul se face printr-o interfață bine definită nl .

Disponibilitate

AMPL este disponibil pentru multe sisteme de operare populare pe 32 și 64 de biți , inclusiv Linux , macOS , Solaris , AIX și Windows . [2] Translator este un software proprietar întreținut de AMPL Optimization LLC. Cu toate acestea, există mai multe servicii online care oferă instrumente și soluții gratuite de modelare folosind AMPL. [3] [4] Sunt disponibile, de asemenea, o versiune gratuită pentru studenți cu funcționalități limitate și o versiune gratuită cu funcții complete pentru cursuri academice. [5]

AMPL poate fi utilizat din Microsoft Excel prin programul de completare SolverStudio Excel.

Biblioteca AMPL Solver (ASL), care vă permite să citiți fișiere nl și oferă diferențiere automată, este open source. Este folosit în multe soluții pentru a implementa conexiunea AMPL.

Istorie

Acest tabel reprezintă repere importante în istoria AMPL.

Perioadă Evenimente principale
1985 AMPL a fost proiectat și implementat [6]
1990 Un articol care descrie limbajul de modelare AMPL a fost publicat în revista Management Science [7] .
1991 AMPL acceptă programarea neliniară și diferențierea automată
1993 Robert Furer, David Gay și Brian Kernighan au primit premiul ORSA/CSTS [8] de către Operations Research Society of America pentru munca lor privind proiectarea sistemelor de programare matematică și limbajul de modelare AMPL.
1995 Extensii pentru reprezentarea structurilor liniare și de rețea pe bucăți
1995 Construcții de script
1997 Suport extins pentru rezolvatori neliniari
1998 AMPL susține problemele teoriei complementarității
2000 Acces la baze de date relaționale și foi de calcul
2002 Suport pentru programarea cu constrângeri [9]
2003 AMPL Optimization LLC a fost fondată de inventatorii AMPL Robert Furer, David Gay și Brian Kernighan. Noua companie a preluat dezvoltarea și întreținerea limbajului de modelare AMPL de la Lucent Technologies, Inc.
2005 Grupul Google pentru limbajul de modelare AMPL a fost lansat [10]
2008 Kestrel: S-a introdus interfața AMPL pentru serverul NEOS
2011 AMPL pentru cursuri
2012 Robert Furer, David Gay și Brian Kernighan au primit premiul INFORMS Impact 2012 în calitate de creatori ai unuia dintre cele mai importante limbaje de modelare algebrică. [unsprezece]
2012 Cartea AMPL este gratuită online [12]
2012 AMPL „Logic” și extensii de programare restricționată
2013 Un nou mediu de dezvoltare integrat (IDE) multiplatformă pentru AMPL devine disponibil [13]
2015 API-ul AMPL pentru MATLAB
2016 AMPL-API pentru C++
2017 AMPL-API pentru Python
2018 AMPL-API pentru R
2020 Noua interfață pentru foi de calcul AMPL Direct
2022 Implementarea optimizării în nori și containere

Exemplu de model

Problema de transport de la George Dantzig este folosită pentru a oferi un exemplu de model AMPL. Această sarcină găsește programul de expediere cu cel mai mic cost care satisface cerințele pieței și de aprovizionare din fabrică. [paisprezece]

set Plante ; setați piețele ; # Capacitatea instalației p în cazuri param Capacitate { p în plante }; # Cererea la piața m în cazuri param Cererea { m în piețe }; # Distanța în mii de mile param Distanță { Plants , Markets }; # Marfă în dolari pe caz la mie de mile param Marfă ; # Costul de transport în mii de dolari per caz param TransportCost { p în Uzini , m în Pieţe } : = Marfă * Distanţa [ p , m ] / 1000 ; # Cantitatea de expediere în var vă rugăm . _ _ _ _ # Costurile totale de transport în mii de dolari minimizează costul : suma { p în Plante , m în Piețe } TransportCost [ p , m ] * expediere [ p , m ]; # Respectați limita de alimentare la instalație p s.t. aprovizionare { p în plante }: suma { m în piețe } expediere [ p , m ] <= Capacitate [ p ]; # Satisface cererea de pe piață m s.t. cerere { m în piețe }: suma { p în plante } livrare [ p , m ] >= Cerere [ m ]; date ; set Plants : = seattle san - diego ; set Piețe : = new - york chicago topeka ; param Capacitate : = seattle 350 san - diego 600 ; param Cerere : = new - york 325 chicago 300 topeka 275 ; param Distanta : new - york chicago topeka : = seattle 2.5 1.7 1.8 san - diego 2.5 1.8 1.4 ; param Marfa : = 90 ;

Rezolvatori

Iată o listă parțială a solutorilor acceptați de AMPL: [15]

rezolvator Tipuri de probleme acceptate
APOPT programare neliniară cu numere întregi mixte
Artelys Knitro programare liniară, pătratică și neliniară
Bonmin programare neliniară cu numere întregi mixte
BPMPD programare liniară și pătratică
COIN-SAU CBC programare cu numere întregi mixte
COIN-SAU CLP programare liniară
CONOPT programare neliniară
[ 16] programare neliniară cu numere întregi mixte (MINLP)
CPLEX programare liniară, pătratică, con de ordinul doi și cu numere întregi mixte
CPLEX CP Optimizer [17] programarea cu constrângeri
FILTRU programare neliniară
FortMP programare liniară, pătratică și mixtă cu numere întregi
Gecode [18] programarea cu constrângeri
IPOPT programare neliniară
JaCoP [19] programarea cu constrângeri
LGO [20] optimizare neliniară globală și locală
lp_solve [21] programare liniară și mixtă cu numere întregi
MINOS programare liniară și neliniară
MINTO programare cu numere întregi mixte
MOSEK programare neliniară liniară, întreg mixt liniar, pătratic, întreg mixt pătratic, mărginit pătratic, conic și convex
Motor Octeract Toate tipurile de probleme de optimizare fără termeni diferenţiali sau integrali, inclusiv probleme discontinue cu funcţii elementare min şi max .
SCIP programare cu numere întregi mixte
SNOPT programare neliniară
Sulum [22] programare liniară și mixtă cu numere întregi
WORHP programare neliniară
XA programare liniară și mixtă cu numere întregi
Expres optimizarea pătratică liniară și convexă și omologii lor întregi mixți

Harta ecosistemului

Faceți clic pe hartă pentru a deschide o versiune interactivă

Vezi și

  • sol (format)
  • GNU MathProg (cunoscut anterior ca GMPL) este un subset de AMPL suportat de GNU Linear Programming Suite [23] .

Recomandări

Note

  1. ↑ Fourer, Robert (2002). „Extinderea unui limbaj de modelare algebrică pentru a sprijini programarea cu constrângeri” . INFORMS Journal on Computing . 14 (4): 322-344. DOI : 10.1287/ijoc.14.4.322.2825 .
  2. ↑ Platforme . AMPL Optimizations Inc. . Preluat la 14 mai 2022. Arhivat din original la 14 mai 2022.
  3. ↑ Server NEOS pentru optimizare . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 6 mai 2011.
  4. ↑ Încearcă AMPL! . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 18 iunie 2011.
  5. ↑ Descărcări AMPL . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 26 mai 2015.
  6. ↑ Eroare: parametrul nu este setat în șablonul {{ publicație }} . - ISBN 978-0-534-38809-6 . Fourer, Robert ; Gay, David M ; Kernighan, Brian W (2003). AMPL: un limbaj de modelare pentru programare matematică . SUA: Duxbury Press/Brooks/Cole Publishing Company. ISBN |заглавие= 978-0-534-38809-6.
  7. ↑ Fourer, Robert (1990). „Un limbaj de modelare pentru programarea matematică” (PDF) . Știința managementului . 36 (5): 519–554–83. DOI : 10.1287/mnsc.36.5.519 . Arhivat (PDF) din original pe 2011-07-16 . Preluat 2022-05-14 . Parametrul depreciat folosit |deadlink=( ajutor )
  8. ↑ INFORMĂ. ICS-INFORMĂ . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 7 octombrie 2006.
  9. ↑ Fourer, Robert (2002). „Extinderea unui limbaj de modelare algebrică pentru a sprijini programarea cu constrângeri” . INFORMS Journal on Computing . 14 (4): 322-344. DOI : 10.1287/ijoc.14.4.322.2825 . Fourer, Robert ; Gay, David M. (2002). „Extinderea unui limbaj de modelare algebrică pentru a sprijini programarea cu constrângeri” . INFORMS Journal on Computing . 14 (4): 322–344. CiteSeerX  10.1.1.8.9699 . doi : 10.1287/ijoc.14.4.322.2825 .
  10. ↑ Grupuri Google . Preluat la 14 mai 2022. Arhivat din original la 26 mai 2013.
  11. ↑ INFORMĂ. INFORMS Premiul Impact . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 22 octombrie 2013.
  12. ↑ Descărcabil gratuit - AMPL: A Modeling Language for Mathematical Programming . Preluat la 5 martie 2021. Arhivat din original la 20 mai 2022.
  13. ↑ Grupuri Google . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 31 mai 2019.
  14. ↑ Eroare: parametrul nu este setat în șablonul {{ publicație }} . — ISBN 978-1-4008-8417-9 . |заглавие=
  15. ↑ Rezolvatori-AMPL . Preluat la 21 ianuarie 2018. Arhivat din original la 27 februarie 2014.
  16. ↑ Couenne . Data accesului: 27 octombrie 2013. Arhivat din original pe 29 octombrie 2013.
  17. ↑ mp/solvers/ilogcp la master ampl/mp GitHub . GitHub . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 14 mai 2022.
  18. ↑ mp/solvers/gecode la master ampl/mp GitHub . GitHub . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 14 mai 2022.
  19. ↑ mp/solvers/jacop la master ampl/mp GitHub . GitHub . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 14 mai 2022.
  20. ↑ LGO-AMPL . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 11 august 2015.
  21. ↑ Folosind lpsolve din AMPL . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 14 mai 2022.
  22. ↑ mp/solvers/sulum la master ampl/mp GitHub . GitHub . Preluat la 11 august 2015. Arhivat din original la 14 mai 2022.
  23. ↑ Site-ul oficial GLPK . Preluat la 17 septembrie 2020. Arhivat din original la 30 mai 2022.

Link- uri externe

Model:Software de optimizare matematică