Оптимізаційні задачі: поняття, методи розв’язання та класифікація

Лінійні розв’язувачі Google

Лінійна оптимізація або програмування – це ім’я, яке дається обчислювального процесу оптимального рішення задачі. Вона моделюється як набору лінійних відносин, які виникають у багатьох наукових і інженерних дисциплінах.

Google пропонує три способи рішення задач лінійної оптимізації:

  • Бібліотека з відкритим вихідним кодом Glop.
  • Надбудова Linear Optimization для Google Sheets.
  • Служба лінійної оптимізації в Google Apps Script.

Glop – це вбудований в Google лінійний вирішувач. Він доступний з відкритим вихідним кодом. Можна отримати доступ до Glop через пакувальник лінійного вирішувача OR-Tools, який є оболонкою для Glop.

Модуль лінійної оптимізації для Google Sheets дозволяє виконувати лінійну постановку оптимізаційної задачі, вводячи дані в електронну таблицю.

Квадратичне програмування

Платформа Premium Solver використовує розширену LP/Quadratic версію методу Simplex з обмеженнями обробки завдань LP і QP до 2000 змінних рішень.

SQP Solver для великомасштабних завдань використовує сучасну реалізацію методу активного набору з розрідженістю для розв’язування задач квадратичного програмування (QP). Механізм XPRESS Solver використовує природне розширення методу “Внутрішньої точки” або Ньютона-Бар’єру для вирішення проблем QP.

MOSEK Solver застосовує методи впровадженої “Внутрішньої точки” і автодуальный. Це особливо ефективно для слабосвязанних завдань QP. Він також може вирішувати завдання масштабного квадратичного обмеження (QCP) і конусного програмування другого порядку (SOCP).