AMPL (A Mathematical Programming Language) è un linguaggio di programmazione ad alto livello e un ambiente di sviluppo utilizzato per la risoluzione di problemi di ottimizzazione matematica.
AMPL (A Mathematical Programming Language) è un linguaggio di programmazione ad alto livello e un ambiente di sviluppo utilizzato per la risoluzione di problemi di ottimizzazione matematica. AMPL consente agli utenti di definire modelli matematici complessi e di risolverli utilizzando una vasta gamma di algoritmi di ottimizzazione.
AMPL è utilizzato principalmente per la risoluzione di problemi di ottimizzazione matematica in una vasta gamma di settori, tra cui l'ingegneria, la finanza, la logistica e la produzione. Alcuni esempi di problemi che possono essere risolti con AMPL includono la pianificazione della produzione, la pianificazione della catena di approvvigionamento, la pianificazione finanziaria e la progettazione di reti di trasporto.
AMPL è un linguaggio di programmazione ad alto livello che supporta la definizione di modelli matematici complessi. AMPL offre una vasta gamma di algoritmi di ottimizzazione, tra cui il metodo del simplesso, il metodo delle penalità e il metodo delle barriere. AMPL supporta anche la definizione di vincoli e la gestione dei dati.
AMPL
var x >= 0; var y >= 0;
maximize obj: 2x + 3y;
subject to c1: x + y <= 10; subject to c2: 2*x + y <= 15;
solve;
printf 'x = %g, y = %g', x, y;
In questo esempio, abbiamo definito due variabili (x e y), una funzione obiettivo da massimizzare (2x + 3y) e due vincoli. Il problema di ottimizzazione viene quindi risolto e i risultati vengono stampati a video.
AMPL è un ambiente di sviluppo completo per la risoluzione di problemi di ottimizzazione matematica, ma ci sono anche molte librerie e pacchetti disponibili per semplificare e velocizzare lo sviluppo di modelli. Alcuni dei più popolari includono CPLEX, Gurobi e MOSEK.
AMPL è un linguaggio di programmazione specializzato, quindi ci sono meno risorse disponibili rispetto ad altri linguaggi di programmazione più diffusi. Tuttavia, ci sono ancora molte risorse disponibili per imparare AMPL, tra cui tutorial online, libri e corsi universitari.