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AMPL | 線形非線形大規模最適化問題

数理最適化問題を効果的に解決するための高水準なモデリング言語: 線形計画、非線形計画、混合整数計画など、さまざまな数理最適化問題を記述用の強力なモデリング言語。

AMPL (A Mathematical Programming Language) は数学的表現に近い直感的な構文を採用しており、複雑な最適化モデルを自然な形で記述できるため、学習コストが低く、複雑な問題も効率的に解決できます。さらに、モデルの定式化、テスト、運用、メンテナンスといった開発サイクル全体を効率的にサポートします。
また、PythonやMATLABなどの他言語や、GurobiやCPLEXなどの主要なソルバーとシームレスに連携可能で、高速で信頼性の高い最適解の導出を実現します。

AMPLを活用することで、複雑な最適化問題を迅速かつ効率的に解決でき、業務の効率化やコスト削減、意思決定の高度化に繋がります。製造業の生産計画、物流の配送ルート、金融のポートフォリオ最適化など、さまざまな分野での活用が期待されています。

主な用途
- 学術研究: 新しいアルゴリズムの開発、理論的な検証、シミュレーション
- 産業界: 生産計画、物流最適化、ポートフォリオ最適化、スケジューリング
- 金融: スク管理、ポートフォリオ最適化、デリバティブ価格評価
- 製造業: 生産計画の最適化、在庫管理、サプライチェーンの設計
- 物流業: 配送ルートの最適化、車両配車計画

※AMPLは、モデリング言語、API、データコネクター、Pythonエコシステム、ソルバーなど、最適化プロセス全体を包括的にサポートするツールセットを提供しています

ラインアップ
AMPL SUITE
最適化モデリング言語とツールを一体化。モデル作成、データ連携、API統合、デプロイまでを効率的に管理
PYTHON SUITE
Pythonを活用したエコシステム。AMPLの操作、視覚化、Google Colab対応。柔軟で直感的な開発が可能
PARTNER INTEGRATIONS
NextmvやDecisionBrainとの連携により、リアルタイム意思決定やモデル共同開発を強力に支援
SOLVERS
線形・非線形・グローバル最適化問題に対応可能な幅広いソルバー群。オープンソースオプションも利用可能

AMPLと統合可能なソルバー「Artelys Knitro」「Gurobi Optimizer(※)」もお取り扱いございます。お気軽にご相談ください。

検索キーワード:
最適化モデリング / 数理最適化 / AMPL / 数学的プログラミング言語 / 生産計画最適化 / 配送ルート最適化 / ポートフォリオ最適化 / 要員スケジューリング / サプライチェーン最適化 / 線形計画 / 非線形計画 / 混合整数計画 / ソルバー連携 / Gurobi / CPLEX / モデル定式化 / データ分離 / Python連携 / MATLAB連携 / 高水準モデリング言語 / Artelys Knitro
メーカー: AMPL Optimization LLC
https://ampl.com/

AMPL | 線形非線形大規模最適化問題の取り扱い商品の一例

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AMPL | 線形非線形大規模最適化問題の商品説明

AMPL / 詳細(メーカーページ)
線形および非線形の最適化問題を効果的に解決するための高水準なモデリング言語。
離散および連続変数を含む大規模な問題にも適用可能です。

AMPL SUITE: 最適化問題を解決するための中心的なツールセット

- AMPL Modeling Language: 数理最適化のための高水準モデリング言語
- Data Connectors: データベースや外部データとのシームレスな連携を実現
- APIs: 他のソフトウェアや言語(Pythonなど)との統合をサポート
- Deployment & CD/CI: モデルの迅速なデプロイと運用を支援

PYTHON SUITE: Pythonを活用した次世代最適化エコシステム

- Full Python Ecosystem: Python統合環境による柔軟な開発
- Python API - amplpy: Pythonを使ったAMPLの操作
- Model Samples: サンプルモデルを利用した学習と開発支援
- Streamlit | Visualization: 結果の視覚化ツール
- Google Colab | Communication: Google Colabでのコラボレーション対応

PARTNER INTEGRATIONS: パートナー企業との連携ソリューション

- Nextmv: リアルタイム意思決定とDecisionOpsのためのプラットフォーム
- DecisionBrain's DBGene (BETA): モデルのコラボレーションと事前統合、デプロイメント向けツール

SOLVERS: 最適化ソルバーを幅広くカバーし、特定の問題に対応するソリューション

- Linear Solvers: COPT, CPLEX, Gurobi, Mosek, Xpress
- Nonlinear Solvers: Artelys Knitro, CONOPT, LOQO, MINOS, SNOPT
- Global Solvers: BARON, LGO, LINDO Global, Octeract
- Open Source Solvers: コスト削減のためのオープンソース選択肢も利用可能

関連研究キーワード: 数理最適化
数理最適化とは、与えられた制約条件下で、ある目標関数の値を最大化または最小化するような変数の値を求める数学的な手法です。例えば、生産計画におけるコストの最小化や、ポートフォリオにおける収益の最大化などが数理最適化問題の典型的な例です。

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