Constraint Programming in AMPL - CP 2013

在当今的计算领域，约束规划（Constraint Programming，简称CP）是解决问题的一种强大工具，它允许模型制定者通过声明性的约束来描述问题，而不需要指定如何找到解决方案的具体步骤。AMPL是一种流行的建模语言和系统，广泛应用于商业、政府机构以及学术界，其在2012年超过100个课程中被使用，拥有庞大的用户群（如AMPL Google Group中的超过1400名成员），并且是NEOS服务器上最受欢迎的输入格式，占到2012年提交的57%。 AMPL的特点是高级、求解器独立且效率高，支持多种求解器和问题类型，包括线性问题、混合整数问题、二次问题、二阶锥问题、非线性问题、互补性问题等。它被用于多个应用领域，例如运输业（航空、铁路、卡车）、生产计划和供应链、金融（投资银行、保险）、自然资源（电力、天然气、采矿）、电信和互联网服务。举个例子，它可以被用来为一家服装和配件零售商、一家纸制造商进行建模。 AMPL提供了一致的接口，方便了与大量求解器之间的轻松切换，并且连接新求解器也很容易，借助于开源的AMPL求解器库。对于特定求解器的功能，如全部求解器选项集，AMPL都支持。那些在求解器中缺失的功能，常常可以在AMPL的求解器驱动程序中实现。例如，有意义的解决方案日志，以及对缺失构造的重新制定等。 CP 2013会议在瑞典乌普萨拉举行，展示了AMPL在约束规划方面的最新进展。Victor Zverovich在该会议上发表了题为“AMPL Optimization: CPSolvers: Modeling, Applications, Integration, and Standardization”的演讲，讨论了AMPL在优化领域的扩展以及如何利用约束规划求解器。 在AMPL支持的CP求解器方面，有ilogcp：IBM/ILOG CPOptimizer，gecode：通用约束开发环境，以及jacop：Java约束求解器。ilogcp对所有CPLEX-for-AMPL用户提供，而Gecode和JaCoP的下载很快也会可用。这些求解器的下载地址为***，而源代码可以在***、solvers/ilogcp、solvers/jacop找到。 在用户界面方面，AMPL提供了传统的命令行交互式环境，以及集成了随机规划功能的AMPLDev。基于Eclipse平台，有着广泛用户基础的AMPL IDE，提供了跨平台支持，每种平台上的原生外观和感觉，带有命令历史的交互式控制台，以及上下文敏感的语法高亮和快速链接到错误位置的功能。此外，还有为Excel、Matlab、IPython（实验性的）以及基于Eclipse平台的AMPL IDE（Beta版本）设计的集成开发环境。 通过这些内容，我们可以看出AMPL在约束规划中的强大功能和广泛应用，以及它如何通过一套统一的界面支持多种求解器。这些特点使得AMPL成为解决复杂优化问题时一个非常宝贵的工具。无论是对于学术研究还是实际应用，AMPL都提供了一个高效和灵活的平台来实现和测试约束规划模型。随着对求解器和求解技术的不断改进，以及用户界面的不断优化，我们可以预见到AMPL在未来解决优化问题中将会发挥越来越重要的作用。