لغة نمذجة مدمجة بلغة Python لمشاكل التحسين المحدبة. فهي تسمح لك بالتعبير عن مشكلتك بطريقة طبيعية تتبع الرياضيات، بدلاً من الشكل القياسي المقيد الذي تتطلبه أدوات الحل.
CVXPY
- بايثون
- الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي, تحليل البيانات, الرياضيات, التحكم في العملية
- الذكاء الاصطناعي, تحسين التصميم, التعلم الآلي, برمجة, التحليل الإحصائي
الميزات:
- يسمح بتحديد مشاكل التحسين باستخدام صيغة رياضية طبيعية، ويدعم أنواعًا مختلفة من التحسين المحدب (LP، QP، SOCP، SDP، MILP)، وواجهات مع العديد من برامج الحل المفتوحة المصدر والتجارية (مثل ECOS، SCS، MOSEK، Gurobi)، وتحليل البرمجة المحدبة المنضبطة (DCP)
التسعير:
- حر
- بناء جملة سهل الاستخدام لتعريف مشاكل التحسين، يحول المشاكل تلقائيًا إلى أشكال متوافقة مع برنامج الحل، قوي لمجموعة كبيرة من التطبيقات، وثائق وأمثلة جيدة.
- يقتصر على مشاكل التحسين المحدبة (والمحدبة ذات الأعداد المحدبة المختلطة)، ويعتمد الأداء على المحلول الأساسي، ويمكن أن تكون قواعد DCP مقيدة للمستخدمين الجدد.
الأفضل لـ:
- الباحثون والمهندسون الذين يحتاجون إلى نمذجة وحل مشاكل التحسين المحدبة في مختلف المجالات مثل التحكم والتمويل والتعلم الآلي وبحوث العمليات.
