LOCAL SOLVER数学求解器两大新功能-JSON模块 、Modeler API

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LOCAL SOLVER数学求解器两大新功能-JSON模块 、Modeler API

随着LocalSolver 10.0的发布，我们想要推进的一个关键特性就是将LSP程序集成到完全生产性的应用程序中。JSON模块和Modeler API都是为了方便LSP程序对内对外的数据处理而引入的。在本文中，我们将通过一些小示例来展示这些特性。如果您不熟悉LSP，我们建议您查看LOCAL SOLVER的语言参考。

让我们以示例教程中的背包LSP程序为例，了解一下这些特性是如何帮助我们的。

// 背包问题的LSP模型

function model() {

    // 0-1 decisions

    x[i in 0..nbItems-1]

 

    // weight constraint

    knapsackWeight

    constraint knapsackWeight

 

    // maximize value

    knapsackValue

    maximize knapsackValue;

}

JSON模块

新添加的JSON模块允许将JSON数据解析为LSP值。它可以方便地读取某个问题的输入数据，然后导出其解决方案。看看我们的程序，我们可以看到model函数需要初始化一些变量才能执行。具体来说，需要设置变量nbItems、weights、prices和knapsackBound。我们可以采用以下形式的JSON数据文件：

{

  "nbItems": 5,

  "weights": [5, 3, 2, 1, 3],

  "prices": [10, 9, 5, 6, 3],

  "knapsackBound": 10

}

由于使用了parse方法，该文件可以转换为LSP值。下面的代码将正确初始化model函数所需的变量。

use json;

 

function input() {

    data = json.parse("data.json");

    nbItems = data["nbItems"];

    weights = data["weights"];

    prices = data["prices"];

    knapsackBound = data["knapsackBound"];

}

问题解决后，可以使用dump方法导出解决方案数据。

function output() {

    out = {

        "value": knapsackValue.value,

        "decisions": map[i in 0..nbItems-1](x[i].value)

    };

    json.dump(out, "out.json");

}

有关模块和解析选项的更多信息，请查看参考引用.

 

Modeler API（建模器应用程序接口）

建模器API允许您与虚拟机交互，从而为LSP语言提供了动力：使用LSP编写的原型开发人员现在能够完全将它们集成到Python、java、C++和C++环境中。例如，使用这些新绑定，您可以：

?将现有LSP文件加载到模块中并执行它们。

 

?与模块中包含的函数和变量交互。

 

?将用您选择的语言开发的方法作为LSP函数公开。

 

因此，现在可以在Python环境中集成背包问题LSP程序。首先，我们需要实例化API的主类LSPModeler，它将使我们能够与模块(modules)、映射(maps)和函数(functions)进行交互。鉴于上述模型在一个knapsack.lsp程序中，我们可以使用以下代码片段将模块加载到modeler中：

from localsolver.modeler import *

 

with LSPModeler() as modeler:

    knapsack_module = modeler.load_module("knapsack.lsp")

 

这使得包含在knapsack.lsp中的所有变量和函数可以通过背包模块对象knapsack_module获得（请参阅LSPModule参考）。它还使我们能够执行这个模块，这意味着运行model函数并启动解析过程。如前所述，我们需要预先初始化几个变量。

 

为整型变量如 nbItems and knapsackBound 设定数值的话，我们可以做如下操作:

 

# 声名一个变量名为`nbItems`并将数值设为5.

knapsack_module["nbItems"] = 5

接下来，我们需要输入重量和价格。它们都是数字的集合，所以它们应该是LSPMap类型的对象

# `weights_data` 是我们需要输入的数据.

weights_data = [5, 4, 6, 3, 1]

# `weights_map`是在LSP程序中存储数值的LSPMap对象.

weights_map = modeler.create_map()

 

for value in weights_data:

    weights_map.append(value)

 

knapsack_module["weights"] = weights_map

 

设置好所有变量后，我们可以通过调用knapsack_module.run()执行模块. 这个方法复制了通过从命令行执行模块得到的行为，我们可以传递lsTimeLimit之类的参数。

 

knapsack_module.run("lsTimeLimit=10")

一旦解析过程完成，我们就可以提取解决方案数据:

# 首先，我们提取在LSP程序中创建的LSExpression

obj_expression = knapsack_module["knapsackValue"]

# 然后，我们可以使用常规的LocalSolver Python API提取目标值.

obj_value = obj_expression.value

使用建模器API，您可以从LSP中建模的简易性获益，同时仍然能够在Python、java、C++、C++应用程序中集成模型。

 

将所有的程序整合在一起

下面是如何将LSP模型集成到Flask web应用程序的示例。它包含一个端点，该端点将JSON数据作为输入，在LSPModule中设置正确的变量，并以JSON格式输出最终的目标值和决策。

from flask import Flask, request, jsonify

from localsolver.modeler import *

app = Flask(__name__)

 

def create_map(modeler, data):

    map_ = modeler.create_map()

    for val in data:

        map_.append(val)

    return map_

 

 

@app.route("/", methods=["POST"])

def index():

    data = request.json

    with LSPModeler() as modeler:

        module = modeler.load_module("knapsack.lsp")

 

        module["nbItems"] = data["nbItems"]

        module["knapsackBound"] = data["knapsackBound"]

        module["weights"] = create_map(modeler, data["weights"])

        module["prices"] = create_map(modeler, data["prices"])

 

        module.run()

 

        return jsonify({

            "value": module["knapsackValue"].value,

            "decisions": [x_i.value for _, x_i in module["x"]]

        })

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原文地址：https://www.cnblogs.com/solvermodel/p/14747868.html