OR-툴
OR-Tools원저작자 | 로랑 페롱 |
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개발자 | 구글 최적화[1] 팀 |
초기 릴리즈 | 2010년 9월 15일, | 전(
안정된 릴리스 | v9.1.9490[2] / 2021년 10월 1일; 전( |
저장소 | github |
기입처 | C++ |
운영 체제 | Linux, macOS, Microsoft Windows |
유형 | 도서관 |
면허증. | Apache 라이센스 2.0 |
웹 사이트 | developers |
Google OR-Tools는 선형 프로그래밍(LP), 혼합 정수 프로그래밍(MIP), 제약 조건 프로그래밍(CP), 차량 라우팅(VRP) 및 관련 최적화 [3][4]문제를 해결하기 위해 Google에서 개발한 무료 오픈 소스 소프트웨어 스위트입니다.
OR-Tools는 C++로 작성된 컴포넌트 세트이지만 Java용 래퍼를 제공합니다.NET 및 Python.
Apache License 2.0으로 [5]배포됩니다.
역사
OR-Tools는 [6]2011년 Laurent Perron에 의해 만들어졌습니다.
2014년에는 구글의 오픈 소스 선형 프로그래밍 솔버인 GLOP가 OR-Tools의 [1]일부로 출시되었습니다.
OR-Tools에 번들된 CP-SAT 솔버는[7] 2018년부터 2020년까지 국제 제약 프로그램 대회인 MiniZinc [8]Challenge에서 총 11개의 금메달을 획득했습니다.
특징들
OR-Tools는 다음을 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 지원합니다.
OR-Tools는 다음과 같은 광범위한 문제 유형을 [13][3]지원합니다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ a b "Sudoku, Linear Optimization, and the Ten Cent Diet". ai.googleblog.com.
- ^ "Release v9.1". github.com.
- ^ a b "Google OR-Tools a guide". medium.com.
- ^ "We help you implement OR-tools technology". solvice.com.
- ^ "LICENSE-2.0.txt". github.com.
- ^ Perron, Laurent (July 1, 2011). "Operations Research and Constraint Programming at Google". Lee J. (eds) Principles and Practice of Constraint Programming – CP 2011. 6876: 2–2. doi:10.1007/978-3-642-23786-7_2. ISBN 978-3-642-23786-7.
- ^ a b "How the CP-SAT solver works". xiang.dev.
- ^ "The MiniZinc Challenge". minizinc.org.
- ^ "Homebrew package". formulae.brew.sh.
- ^ "com.google.ortools:ortools-java". mvnrepository.com.
- ^ "Google.OrTools". nuget.org.
- ^ "ortools". pypi.org.
- ^ "OR-Tools introduction". Google Developers.
- ^ a b "Application of Google OR-Tools". kaggle.com.
- ^ "Google OR-Tools. Business value and potential". freshcodeit.com.
- ^ Louat, Christophe (2009). Etude et mise en œuvre de stratégies de coupes efficaces pour des problèmes entiers mixtes 0-1 (PhD). Vol. 1. Université de Versailles Saint-Quentin-en-Yvelines. p. 144.
- ^ "Routing use case". activimetrics.com.
- ^ "Software with FlatZinc implementations". minizinc.org.
참고 문헌
- Kruk, Serge (February 26, 2018). Practical Python AI Projects: Mathematical Models of Optimization Problems with Google OR-Tools (1st ed.). O'Reilly Media. ISBN 9781484234235.
- Da Col, Giacomo; Teppan, Eric C. (2019). "Google vs IBM: A Constraint Solving Challenge on the Job-Shop Scheduling Problem". Electronic Proceedings in Theoretical Computer Science. Open Publishing Association. 306: 259-265. doi:10.4204/eptcs.306.30. ISSN 2075-2180.
- Li, Mengyun; Chow, Joseph (April 2021). "School Bus Routing Problem with a Mixed Ride, Mixed Load, and Heterogeneous Fleet". Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board. 2675: 467-479. doi:10.1177/03611981211016860.