OpenOpt

La mia predilezione per il python come linguaggio ospite per framework di ottimizzazione non è un mistero per chi mi segue e per chi lavora con me.

Dopo aver parlato più volte di pulp, ora vorrei portare in risalto OpenOpt.

Si tratta di un framework di sviluppato all'Accademia Nazionale delle Scienze Ucraina dal dipartimento di ottimizzazione. Le potenzialità mi sembrano interessanti, anche se non l'ho mai provato in concreto.

Il livello di astrazione a cui si pone è molto basso, rispetto a pulp. Ad esempio, un problema di programmazione lineare si scrive come:

"""
Example: 
Let's concider the problem
15x1 + 8x2 + 80x3 -> min        (1)
subjected to
x1 + 2x2 + 3x3 <= 15              (2)
8x1 +  15x2 +  80x3 <= 80      (3)
8x1  + 80x2 + 15x3 <=150      (4)
100x1 +  10x2 + x3 >= 800     (5)
80x1 + 8x2 + 15x3 = 750         (6)
x1 + 10x2 + 100x3 = 80           (7)
x1 >= 4                                     (8)
-8 >= x2 >= -80                        (9)
"""
from numpy import *
from scikits.openopt import LP
f = array([15,8,80])
A = mat('1 2 3; 8 15 80; 8 80 15; -100 -10 -1') # numpy.ndarray is also allowed
b = [15, 80, 150, -800] # numpy.ndarray, matrix etc are also allowed
Aeq = mat('80 8 15; 1 10 100') # numpy.ndarray is also allowed
beq = (750, 80)

lb = [4, -80, -inf]
ub = [inf, -8, inf]
p = LP(f, A=A, Aeq=Aeq, b=b, beq=beq, lb=lb, ub=ub)
#or p = LP(f=f, A=A, Aeq=Aeq, b=b, beq=beq, lb=lb, ub=ub)
r = p.solve('cvxopt_lp') # CVXOPT must be installed
"""
Other:
r = p.solve('glpk') # CVXOPT & glpk must be installed
r = p.solve('lpSolve')#lp_solve must be installed
or using converter lp2nlp:
r = p.solve('nlp:ralg', xtol=1e-8, ftol=1e-7) # for ralg reducing xtol, ftol is usually required
r = p.solve('nlp:algencan')
r = p.solve('nlp:ipopt')
r = p.solve('nlp:scipy_slsqp')
"""
print 'objFunValue:', r.ff # should print 204.48841578
print 'x_opt:', r.xf # should print [ 9.89355041 -8.          1.5010645 ]
  

però questo può essere interessante in alcuni contesti, quali la prototipazione di solver ad-hoc.

All'indirizzo http://openopt.blogspot.com/ si trova un blog dove vengono pubblicati gli annunci relativi ad OpenOpt.

Sono graditi i commenti di eventuali utilizzatori.