
大規模組合せ最適化ソルバー 「LocalSolver」
高品質の解を短時間で導き出せる“次世代数理計画汎用ソルバー”
メタヒューリステイック・アプローチによって、大規模組合せ最適化問題に対して高品質な解を短時間で導き出す、本格的オールインワン数理計画汎用ソルバー。
<おすすめユーザー> 生産・物流の最適化やスケジューリングの効率化などの問題解決を図りたい、特にMIPソルバーでは解けない問題を抱えている企業。
ダウンロード資料
- 最新!LocalSolver9.5ニュースレター(167KB)
- LocalSolver最新バージョンの特長をご紹介しております。
- All-In-One Solverの誕生(1.99MB)
- 2019年7月8日 次世代のAIを実現するLocalSolver8.5に関する講演を 行った際の資料です。
- 次世代・大規模数理最適化ソルバーLocalSolver基本カタログ(347KB)
- 次世代・大規模数理最適化ソルバーLocalSolverの概要、基本的機能のご紹介。
- 最新情報LocalSolver9.5ハイライト(131KB)
- LocalSolver最新バージョンの特長や今後の製品開発におけるロードマップをご紹介しております。
- 全社サプライチェーン最適化モデルに適用・実施〜敷島製パン(187KB)
- 全国・日次レベルの生産・物流の最適化を実現すべく、LocalSolverを導入することで、意思決定変数800万以上という大規模な数理モデルを実用レベルで構築。
- 開発元LocalSolver社のLocalSolver概要講演資料(13.3MB)
- 次世代・大規模数理最適化ソルバーLocalSolverの概要、基本機能・導入事例をご紹介。
高品質の解を短時間で導き出せる“次世代数理計画汎用ソルバー”
近年、生産・物流の最適化や大規模な補修計画の策定などの各種プランニング/スケジューリングにおいては、大規模組合せ最適化問題の解決が重要となっている。こうした組合せ、または数値的、線形/非線形、凸/非凸を含む問題に対して、メタヒューリステイック・アプローチを用いることで、高品質の解を短時間で導き出せるのが、本格的オールインワン数理計画汎用ソルバー「LocalSolver」だ。
ビジネス及び産業で生じる実世界における大規模な組合せ最適化に関する問題を解くための最善なハイブリッド最適化テクニックとして、ローカルサーチ・テクニック、制約伝播、推論テクニック、線形、混合整数計画テクニック、非線形計画テクニックが全て組み込まれている。
迅速なプロトタイピング向けに革新的な数理モデリング言語を持ち、C++、Java、.NET、Pythonで簡単に利用できるオブジェクト指向型APIsを用いて、導入企業の環境に素早く、柔軟に統合することが可能。Windowsに加えて、Linux、さらにはMacにも対応しているため、プラットフォームを選ばない。
複雑なチューニングをしなくても、一般的な数理演算子を使用し最適化モデルを宣言するだけで、数秒から数分で高品質な解を得ることが可能。しかも、独自のハイブリッド型近傍探索手法をベースとし、通常のコンピュータ上で実行する場合でも、最大数百万変数までスケールアップできる。
「LocalSolver」は、特に従来のMIP(混合整数計画法)ソルバーでは解けない問題に対して有効であり、MIPソルバーが「いい整数解を発見できない」「いい整数解を発見できても、時間がかかりすぎる」「非線形制約があるため、MIPモデルを記述することが困難」「MIPでは解けないためCPを選択しようとする」といった場合でも実用的に解決が可能だ。

基本情報
製品形態 | ソフトウェア |
---|---|
保守サポート | - |
サポートエリア | 全国 |
こだわりポイント | - |
導入実績 | - |
仕様
メーカー | Innovation24(フランス) |
---|---|
クライアント側OS | Windows XP以上、Windows Server 2003以上、Linux、Mac |
クライアント側対応プロセッサ | - |
クライアント側必要メモリ容量 | - |
クライアント側必要ディスク容量 | - |
クライアント側その他動作環境 | - |
サーバ側OS | - |
サーバ側対応プロセッサ | - |
サーバ側必要メモリ容量 | - |
サーバ側必要ディスク容量 | - |
サーバ側その他動作環境 | - |
その他特記事項 | System Requirements: Architectures: x86, x64. Note that x64 version offers full 64-bit capabilities. Operating systems: Windows XP(or superior: 10, 8, 7, Vista, Server 2008, Server 2003). For the C++ library: Visual Studio 2010(or superior). For the Java library: Java Development Kit 5.0 with J2SE Runtime Environment 5.0(or superior). For the .NET library: .NET Framework 2.0(or superior). For the Python library: Python 2.7, Python 3.2 or Python 3.4. |
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- 次世代・大規模数理最適化ソルバーLocalSolver基本カタログ(347KB)
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- LocalSolver最新バージョンの特長や今後の製品開発におけるロードマップをご紹介しております。
- 全社サプライチェーン最適化モデルに適用・実施〜敷島製パン(187KB)
- 全国・日次レベルの生産・物流の最適化を実現すべく、LocalSolverを導入することで、意思決定変数800万以上という大規模な数理モデルを実用レベルで構築。
- 開発元LocalSolver社のLocalSolver概要講演資料(13.3MB)
- 次世代・大規模数理最適化ソルバーLocalSolverの概要、基本機能・導入事例をご紹介。
掲載日:2019/10/27
更新日:2020/06/15
掲載内容は掲載日、更新日時点のものです。変更となる場合がございますのでご了承下さい。