Чтобы оправдать использование MiniZin c, наиболее важно уточнить функциональность MiniZin c. Сообщество Оперативных Исследований иногда очень настроено и обычно рассматривает две вещи:
- Какой набор линейных уравнений, который кодирует вашу проблему?
- Какой процесс решения используется, чтобы прийти однако решение?
MiniZin c, однако, следует рассматривать как более ранний шаг в этом процессе. Это позволяет пользователю написать высокоуровневую модель задачи, которая скомпилирована в спецификацию, которую может понять решатель (которая в случае решателя MILP будет представлять собой набор линейных уравнений). Таким образом, в мире OR это лучше по сравнению с библиотеками, такими как JuMP и PyOpt , чем с решателями, такими как Gurobi или CPlex. Однако, в отличие от этих библиотек, язык MiniZin c написан на более высоком уровне и предназначен для решения технологических проблем c, что означает, что помимо решателей MILP вы также можете попробовать решатели CP, LCG, SMT и SAT .
Хороший аргумент в пользу того, почему MiniZin c используется вместо JuMP или PyOpt, заключается в том, что MiniZin c часто может применять оптимизации в кодировании на основе структуры модели высокого уровня. Было опубликовано множество статей по задачам, которые были автоматически линеаризованы, что обеспечивает отличную / новую производительность для решателей. В статье «Улучшенная линеаризация моделей программирования с ограничениями» даже показано, что MiniZin c иногда может создавать более эффективные линейные модели, чем специалисты в этой области.
Наконец, следует отметить, что MiniZin c фактически использует решатели, на которые ссылался ваш советник. Gurobi и CPlex являются (вероятно) лучшими решателями MiniZin c для задач, которые хорошо линеаризуются. При этом, если вы используете некоторые из других решателей MiniZin c, то вы все еще можете использовать современный решатель: Gecode - один из самых быстрых решателей программирования ограничений; Chuffed неоднократно побеждает всех своих конкурентов в конкурсе MiniZin c и является новым разработчиком ленивых предложений; и есть еще много решателей с различными технологиями решателей, которые могут использоваться с MiniZin c, которые находятся на вершине линии.
Итак, чтобы ответить прямо на вопросы:
Как Вы сравниваете MiniZin c с другими решателями MILP последнего поколения, такими как CPLEX или Gurobi, с точки зрения производительности?
Мы не сравниваем MiniZin c с Gurobi или CPlex, поскольку MiniZin c не является не решатель. MiniZin c, однако, создаст модели для новых решателей, таких как Gurobi и CPlex.
Поскольку MiniZin c не является одним из самых известных решателей MILP, вам следует избегать упоминания его имени в резюме. (По какой причине вы бы не рекомендовали упоминать об этом в аннотации?)
Если MiniZin c внес существенный вклад в ваше приложение, то я думаю, что упомянуть это справедливо; однако, вероятно, лучше упомянуть это в сочетании с используемым решателем. Это может помочь, если в вашей газете вы описываете процесс MiniZin c или работу, которую он делает для вас.
Что может быть эффективным оправданием использования MiniZin c ?
MiniZin c - отличный инструмент для создания удобочитаемой модели проблемы, которая преобразуется в эффективную спецификацию для решателя вершины линии.