|
AMPL (язык программирования)
AMPL (аббревиатура от англ. A Mathematical Programming Language - язык математического программирования) — высокоуровневый язык алгебраического моделирования и представления крупномасштабных задач высокой сложности. AMPL разработан Робертом Фурером (Robert Fourer), Дэвидом Гэем(David Gay) и Брайаном Керниганом Brian Kernighan в Bell Laboratories в 1985 году для описания и решения сложных задач оптимизации и теории расписаний. Авторы AMPL в 1993 году были награждены премией Американского общества исследования операций (англ. Operations Research Society of America). AMPL не решает задачи непосредственно, а вызывает соответствующие внешние «решатели» как с открытым исходным кодом, так и коммерческого использования (CBC, CPLEX, FortMP, MINOS, IPOPT, SNOPT, KNITRO, and LGO). Задачи передаются решателям в виде nl-файлов. AMPL используется более чем 200 корпоративными клиентами, а также государственными учреждениями и академическими учреждениями. Одним из преимуществ AMPL является сходство его синтаксиса с математической записью задач оптимизации. Это позволяет дать очень краткое и легко читаемое определение задачи в области оптимизации. Многие современные решатели, доступные на NEOS Server (ранее размещенном в Аргонской национальной лаборатории (Argonne National Laboratory), в настоящее время размещенном в Университете Висконсина, Мэдисон University of Wisconsin, Madison[3]), принимают входные данные AMPL. Согласно статистике NEOS, AMPL является наиболее популярным форматом для представления задач математического программирования. ФункцииAMPL сочетает в себе декларативный и императивный стили программирования. Формулировка моделей оптимизации происходит с помощью элементов декларативного языка: наборов, скалярных и многомерных параметров, переменных решения, целевых функций и ограничений, которые позволяют кратко описать большинство задач в области математической оптимизации. Доступные в AMPL процедуры и операторы позволяют: - совершать обмен данными с внешними источниками данных, такими как электронные таблицы, базы данных, XML, CSV и текстовые файлы; - Выполнять предварительную и последующую обработку данных моделей оптимизации; - Развёртывать гибридные алгоритмы для решения типов задач, для которых нет прямых эффективных решателей; - Разделять модель и данные, что значительно упрощает повторное использование моделей и решений и упрощает построение крупномасштабных задач оптимизации; AMPL поддерживает широкий спектр типов задач, в том числе:
Взаимодействие с решателем осуществляется через четко определенный интерфейс nl . Доступность
AMPL доступен для многих популярных 32- и 64-разрядных операционных систем, включая Linux, macOS, Solaris, AIX и Windows .[2] Переводчик является проприетарным программным обеспечением, поддерживаемым AMPL Optimization LLC. Однако существует несколько онлайн-сервисов, предоставляющих бесплатные средства моделирования и решения с использованием AMPL.[3][4] Также доступны бесплатная студенческая версия с ограниченной функциональностью и бесплатная полнофункциональная версия для академических курсов.[5] AMPL можно использовать из Microsoft Excel через надстройку SolverStudio Excel. Библиотека AMPL Solver (ASL), которая позволяет читать nl-файлы и обеспечивает автоматическую дифференциацию, имеет открытый исходный код. Он используется во многих решателях для реализации соединения AMPL. ИсторияВ этой таблице представлены важные этапы в истории AMPL.
Образец моделиТранспортная задача от Джорджа Данцига используется для предоставления примера модели AMPL. Эта задача находит наименее затратный график отгрузки, который удовлетворяет требованиям на рынках и поставкам на заводах.[14] set Plants;
set Markets;
# Capacity of plant p in cases
param Capacity{p in Plants};
# Demand at market m in cases
param Demand{m in Markets};
# Distance in thousands of miles
param Distance{Plants, Markets};
# Freight in dollars per case per thousand miles
param Freight;
# Transport cost in thousands of dollars per case
param TransportCost{p in Plants, m in Markets} :=
Freight * Distance[p, m] / 1000;
# Shipment quantities in cases
var shipment{Plants, Markets} >= 0;
# Total transportation costs in thousands of dollars
minimize cost:
sum{p in Plants, m in Markets} TransportCost[p, m] * shipment[p, m];
# Observe supply limit at plant p
s.t. supply{p in Plants}: sum{m in Markets} shipment[p, m] <= Capacity[p];
# Satisfy demand at market m
s.t. demand{m in Markets}: sum{p in Plants} shipment[p, m] >= Demand[m];
data;
set Plants := seattle san-diego;
set Markets := new-york chicago topeka;
param Capacity :=
seattle 350
san-diego 600;
param Demand :=
new-york 325
chicago 300
topeka 275;
param Distance : new-york chicago topeka :=
seattle 2.5 1.7 1.8
san-diego 2.5 1.8 1.4;
param Freight := 90;
РешателиВот неполный список решателей, поддерживаемых AMPL:[15]
Карта экосистемы Нажмите на карту, чтобы открыть ее интерактивную версию Смотрите также
Примечания
Внешние ссылки
|
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
