CPMpy：基于Numpy的约束规划与建模库

CPMpy：基于Numpy的约束规划与建模库

cpmpy Constraint Programming and Modeling library in Python, based on numpy, with direct solver access. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cpmpy

CPMpy 是一个开源项目，它是一个基于 Numpy 的 Python 约束规划与建模库。该项目以 Python 作为主要的编程语言，旨在为用户提供一个易于使用且功能强大的工具，用于解决约束优化问题。

项目基础介绍

CPMpy 的设计允许用户方便地定义和求解约束规划问题。它的特点在于：

• 基于 Numpy：决策变量是 Numpy 数组，使得 CPMpy 可以轻松地与机器学习和可视化库集成。
• 求解器无关：透明地转换为 CP、MIP、SMT、SAT 等不同类型的求解器。
• 增量求解：提供对底层求解器的直接访问。

核心功能

CPMpy 的核心功能包括：

• 定义决策变量：用户可以定义一维或多维的决策变量。
• 建立约束：支持各种常见的约束类型，如线性约束、非线性约束等。
• 目标函数：用户可以定义最小化或最大化目标函数。
• 求解器集成：可以直接与多种求解器集成，包括但不限于 SAT、SMT、CP 和 MIP 求解器。
• 可视化与调试：提供工具帮助用户可视化问题，并调试模型。

最近更新的功能

根据最新的项目更新，CPMpy 包含以下新功能：

• 改进的求解器接口：优化了与不同求解器的集成流程，提高了兼容性和稳定性。
• 新的约束类型：增加了对特定类型约束的支持，如区间约束和组合约束。
• 性能优化：对核心算法进行了优化，提高了求解效率。
• 文档和示例更新：更新了项目文档，并增加了新的示例，帮助用户更好地理解和使用 CPMpy。

CPMpy 项目的持续开发和完善，为约束规划领域的研究和应用提供了强有力的工具，值得推荐给所有对约束优化感兴趣的开发者和研究者。

cpmpy Constraint Programming and Modeling library in Python, based on numpy, with direct solver access. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cp/cpmpy