Googleが無料で提供する「最適化問題」ソルバー 本日は、Googleが無料で公開(Apache License 2.0)している最適化問題ソルバー「Google Optimization Tools」を取り上げます。こちら、昨今話題の pokemon GO でも、このRouting使えるんじゃないか、と(ごく一部の特定層の間で)盛り上がっていたりもします。 Google Optimization Tools (=or-tools)は、「software suite」と表現されています。「Problem Solver(ソルバー)」の集合体と考えるのが良いかなと思います。※少し長いのですが、以下にOverviewを引用しておきます。(英語です。読み飛ばしてもOKです。)色々書かれてますが、要は「いろんな最適化問題を解く為のソルバーだよ」「簡単に使えて、オープンソースだよ」という感じです。
About OR-Tools OR-Tools is an open source software suite for optimization, tuned for tackling the world's toughest problems in vehicle routing, flows, integer and linear programming, and constraint programming. After modeling your problem in the programming language of your choice, you can use any of a half dozen solvers to solve it: commercial solvers such as Gurobi or CPLEX, or open-source solve
モチベーション 「あたらしい数理最適化 python言語とGurobiで解く」 を教科書として、数理最適化の基本となるところを、肌感覚で理解したい。そのために、 基礎的な内容 その例題演習 を書くことで、自身の理解と、新たな仕事の確保を目指します。私の大本のモチベーションはここを参照してください。 この記事を読むとできること Google OR-Toolで制約条件付きの簡単な問題を解けるようにする を目指します。 ステップ1: 写経 例の如く、Python用のStart Guideから、写経をしていきます。以下、引用。 from __future__ import print_function from ortools.linear_solver import pywraplp def main(): solver = pywraplp.Solver( 'SolveSimpleSystem
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