빌레펠트에서 GOR 2025

사전 컨퍼런스 워크숍

GAMSPy를 사용한 모델링 소개

워크숍 주최자: Frederik Fiand 및 Lutz Westermann

이 90분 워크숍에서는 GAMSPy에 대한 실습 소개를 제공합니다. GAMSPy는 고성능 크레이지 슬롯 실행 시스템과 유연한 Python 언어를 결합하여 강력한 수학적 최적화 패키지를 만듭니다. 표현력이 풍부한 Python 언어와 강력한 크레이지 슬롯 시스템 사이의 가교 역할을 하여 복잡한 수학적 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.

실용적이고 대화형 연습을 통해 GAMSPy의 기본 기능을 살펴보는 데 참여하세요. 익숙한 Python 환경 내에서 집합, 매개변수, 변수 및 방정식 정의부터 모델 해결 및 결과 검색에 이르기까지 모든 것을 다룰 것입니다. 기본 사항 외에도 GAMSPy가 복잡한 모델링 워크플로를 간소화하고 분석 기능을 향상시킬 수 있는 방법을 보여줌으로써 고급 기능을 간략하게 살펴보겠습니다.

Python과의 통합을 원하는 노련한 크레이지 슬롯 사용자이거나 최적화에 관심이 있는 Python 사용자라면, 이 워크숍에서는 GAMSPy를 시작하는 데 필요한 필수 기술을 갖추게 될 것입니다.

크레이지 슬롯 프리젠테이션:

GAMSPy를 사용하여 최적화 모델에 신경망 삽입

저자: Frederik Fiand, Michael, Bussieck, Hamdi Burak Usul

GAMSPy는 Python의 유연성과 크레이지 슬롯의 모델링 성능을 통합한 강력한 수학적 최적화 패키지입니다. Python에는 신경망과 같은 기계 학습(ML) 모델을 지정, 훈련 및 사용하는 데 널리 사용되는 많은 패키지가 있습니다. GAMSPy는 일반적으로 사용되는 신경망 계층 공식 및 활성화 함수에 대한 도우미 클래스를 제공하여 ML과 기존 수학적 모델링 간의 격차를 해소합니다. 이를 통해 GAMSPy 모델에 대한 모델 표현식으로 자동으로 재구성되는 네트워크 아키텍처에 대한 간략한 설명이 가능합니다.

이 강연에서는 GAMSPy가 사전 훈련된 신경망을 최적화 모델에 원활하게 삽입할 수 있는 방법을 보여줍니다. 또한 적대적 입력 생성, 모델 검증, 맞춤형 교육, 최적화 모델 내 예측 기능 활용과 같은 다양한 애플리케이션에서 신경망에 대한 GAMSPy의 자동 재공식화의 유용성을 살펴봅니다.

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CONOPT의 완전히 새로운 모습

저자: Lutz Westermann, Michael Bussieck

크레이지 슬롯가 최근 ARKI Consulting & Development A/S로부터 CONOPT를 인수한 이후 이 프레젠테이션에서는 이 강력한 비선형 최적화 솔버의 지속적인 발전에 대해 자세히 알아보고 최신 릴리스에 도입된 개선 사항과 새로운 소유권의 전략적 의미를 강조합니다.

CONOPT의 최신 버전에서는 C++ 및 Python과 같은 새로운 API가 도입되어 비선형 최적화가 필요한 다양한 소프트웨어 환경 및 프로젝트에 깔끔하고 효율적이며 강력한 통합을 위한 새로운 가능성이 열렸습니다.

마지막으로, 가능한 최고의 성능을 달성하기 위해 종종 필요한 중요한 단계인 CONOPT에 파생 상품을 제공하는 실제 적용을 시연할 것입니다.