GAMSPy는 고성능 슬롯 나라 실행 시스템과 유연한 Python을 결합합니다. 강력한 수학적 최적화 패키지를 만드는 언어입니다. 사이를 연결하는 다리 역할을 합니다. 표현력이 풍부한 Python 언어와 강력한 슬롯 나라 시스템을 사용하면 복잡한 쉽게 수학적 모델을 만들 수 있습니다.
이 섹션에서는 GAMSPy의 독특한 기능과 이점에 대한 개요를 제공합니다. 귀하의 요구에 맞는 이상적인 모델링 언어와 환경을 찾는 데 도움이 됩니다.
모델 인스턴스 대 수학적 모델
견고하고 읽기 쉽고 유지 관리가 가능한 모델을 만드는 것은 대수학 공식에 뿌리를 둔 예술입니다. 대수학의 본질을 담은 언어로 수학적 모델을 표현하는 능력 표기법과 기계 처리가 가능한 것이 가장 중요합니다.
이 목표를 염두에 두고 대신 수학적 모델을 생성할 수 있도록 GAMSPy가 개발되었습니다. 모델 인스턴스의 수학적 모델을 수학적 기호의 순수한 표현으로 생각하십시오. 특정 데이터가 없습니다. 대조적으로, 모델 인스턴스는 펼쳐진 상태이며 실제 데이터로 모델을 일정하게 접은 표현. 모델 인스턴스에서 합계 표현식은 개별 구성요소와 방정식으로 해석됩니다. 도메인은 개별 스칼라 방정식으로 해결됩니다.
수학적 모델
$ \sum_i \in \mathcalI \fracp_i,j - q_ia_j \cdot x_i,j \le \sum_k \in \mathcalK d_k,j \hspace1cm \forall j \in \mathcalJ $
모델 인스턴스
$ 5 \cdot x_i1,j1 + 3 \cdot x_i2,j1 + 2 \cdot x_i3,j1 \le 7 $
$ 2 \cdot x_i1,j2 + 6 \cdot x_i2,j2 + 4 \cdot x_i3,j2 \le 10 $
특히 변수와 방정식이 많은 복잡한 모델의 경우 모델 인스턴스는 다음과 같을 수 있습니다. 관리하기 어렵다. 따라서 GAMSPy는 독립형 아이디어를 활용합니다. 데이터 독립적이며 수학적 모델의 색인화된 표현입니다. 이 접근법 관리 용이성을 보장하면서 원래 대수 공식의 본질을 보존합니다. 복잡한 복잡성(예: 하위 집합에 대한 인덱스의 복잡한 매핑)에도 불구하고.
희소성
모델링 언어의 복잡성을 탐구할 때 모든 모델링 언어의 주요 측면 중 하나는 희소 다차원 데이터 구조를 처리하는 방법입니다. 최적화 문제가 많이 발생함 데이터 큐브에 0이 많이 있고 0이 아닌 값이 몇 개만 있는 특정 구조에 대해 희소성(Sparsity)이라고 불리는 특징. 최적화 문제에서는 종종 다음 사항을 고려해야 합니다. 하위 집합에 대한 인덱스의 복잡한 매핑의 경우.
당신은 관련 조합만 확인하는 데 모든 책임을 지는 데 익숙할 수도 있습니다 Python 모델링 세계에서 변수 정의에 포함되는 인덱스 중 우리는 특히 다음 사항에 중점을 두었습니다. GAMSPy를 설계할 때 슬롯 나라의 편리성과 사고방식을 Python으로 이전합니다. 따라서 GAMSPy 관련 인덱스 조합에 대해서만 변수 생성을 자동으로 처리합니다. 대수적 공식에 대해. 이 기능은 대규모 다차원 작업을 수행할 때 특히 유용합니다. 가능한 모든 인덱스 조합을 생성하는 인덱스 공간은 계산 비용이 많이 들고 불필요합니다. GAMSPy는 백그라운드에서 이 작업을 조용히 처리하므로 모델 공식화에 집중할 수 있습니다.
성능
GAMSPy는 슬롯 나라 백엔드를 활용하여 할당 작업을 실행하고 모델을 생성 및 해결합니다. 슬롯 나라 이후 수십 년에 걸쳐 정확하게 이러한 작업에 최적화되었으며 광범위한 최첨단 기술 세트가 함께 제공됩니다. 최적화 솔버는 모델 생성 및 모델 해석에 탁월한 성능을 제공합니다. 이것이 GAMSPy 속도의 주요 원천입니다.
최적화 파이프라인 관리
최적화 문제 해결에는 수학적 모델뿐만 아니라 다음과 관련된 작업도 포함됩니다. 데이터 전처리 및 후처리와 시각화. 슬롯 나라에서는 이러한 작업을 다음과 같이 우선시합니다. 최대한 편안하고 효율적으로. GAMSPy를 통해 우리는 전체 최적화 파이프라인을 간소화하는 고유한 방법을 제공합니다. 데이터 입력 및 전처리로 시작하여 수학적 모델 구현 및 데이터 후처리가 이어집니다. 직관적인 단일 Python 환경에서 시각화를 수행합니다. GAMSPy를 사용하면 즐겨 사용하는 Python 라이브러리를 활용할 수 있습니다. (예: Numpy, Pandas, Networkx)을 사용하여 데이터를 편안하게 조작하고 시각화할 수 있습니다. 그리고 데이터를 가져오고 내보낼 수 있으며 다양한 데이터 형식에 대한 최적화 결과.
또한 GAMSPy는 다음과 원활하게 작동합니다.슬롯 나라 MIRO그리고슬롯 나라 엔진GAMSPy를 실행할 수 있게 해줍니다. 로컬 컴퓨터 또는 자체 서버 하드웨어(슬롯 나라 Engine One)에서 최적화 AWS 클라우드 인프라에서 호스팅되는 슬롯 나라 엔진 SaaS에서도 마찬가지입니다. 우리는 당신이 접근할 수 있는지 확인합니다 언제든지 적절한 리소스를 이용할 수 있습니다.
GAMSPy는 슬롯 나라와 어떻게 다릅니까?
슬롯 나라는 범용 프로그래밍 언어의 절차적 요소를 통합한 도메인별 선언 언어입니다. 루프나 조건문과 같은 것입니다. 대조적으로, Python은 이러한 요소가 다음과 같은 범용 프로그래밍 언어입니다. 이미 본질적인 것입니다. GAMSPy 라이브러리의 통합으로 색인된 할당문이나 이제 도메인별 슬롯 나라 언어의 간결한 방정식 정의를 Python에서 사용할 수 있습니다. 이를 통해 원활한 연결이 가능해집니다. 슬롯 나라의 전문 모델링 기능과 Python의 유연성 및 다용성 사이에 있습니다.
요약: GAMSPy의 이점
- 추상 대수 데이터 독립 모델링
- 희소 데이터 구조의 편리한 처리
- Python에서 전체 최적화 파이프라인 제어
- 대체 접근 방식보다 대규모 모델을 사용하면 훨씬 더 나은 성능