or tools

OR-Tools - Google 优化工具

Google 用于组合优化的软件套件。

目录

• 关于 OR 工具
• 代码图
• 安装
• 快速入门
• 文档
• 贡献
• 执照

关于 OR 工具

Google Optimization Tools（又名 OR-Tools）是一款开源、快速且可移植的软件套件，用于解决组合优化问题。

该套件包含：

• 两个约束规划求解器（CP* 和 CP-SAT）；
• 两个线性规划求解器（Glop 和 PDLP）；
• 商业和其他开源求解器的包装器，包括混合整数求解器；
• 装箱和背包算法；
• 旅行商问题和车辆路径问题的算法；
• 图算法（最短路径、最小成本流、最大流、线性和分配）。

我们用 C++ 编写 OR-Tools，但提供 Python、C# 和 Java 包装器。

代码图

该软件套件由以下组件组成：

• Makefile 基于 GNU Make 的构建的顶层。
• makefiles 附属 Make 文件、CI 和构建系统文档。
• CMakeLists.txt 基于 CMake 的构建的顶级。
• cmake 附属 CMake 文件、CI 和构建系统文档。
• WORKSPACE 基于 Bazel 构建的顶层。
• bazel 附属 Bazel 文件、CI 和构建系统文档。
• ortools 源代码的根目录。
  • 基本 基本实用程序。
  • 算法 基本算法。
    • 样品 精心制作的样品。
  • 图 图算法。
    • 样品 精心制作的样品。
  • Linear_solver 线性求解器包装器。
    • 样品 精心制作的样品。
  • glop 基于单纯形的线性规划求解器。
    • 样品 精心制作的样品。
  • pdlp 一阶线性规划求解器。
    • 样品 精心制作的样品。
  • lp_data 线性模型的数据结构。
  • constraint_solver 约束和路由求解器。
    • docs 组件的文档。
    • 样品 精心制作的样品。
  • sat SAT 求解器。
    • docs 组件的文档。
    • 样品 精心制作的样品。
  • 基于 SAT 的 bop 布尔求解器。
  • util 约束求解器所需的实用程序
• 示例 所有示例的根目录。
  • contrib 来自社区的示例。
  • cpp C++ 示例。
  • dotnet .Net 示例。
  • java Java 示例。
  • python Python 示例。
  • 笔记本 Jupyter/IPython 笔记本。
  • Flatzinc FlatZinc 示例。
  • 测试 单元测试和错误报告。
• 工具 交付工具（例如 Windows GNU 二进制文件、脚本、发布泊坞窗）

安装

该软件套件已经过测试：

• Ubuntu 18.04 LTS 及更高版本（64 位）；
• Apple macOS Mojave 和 Xcode 9.x（64 位）；
• 带有 Visual Studio 2022（64 位）的 Microsoft Windows。

OR-Tools 目前使用 Makefile 进行构建，但也提供 Bazel 和 CMake 支持。

有关安装说明（源代码和二进制文件），请访问 https://developers.google.com/optimization/introduction/installing。

使用 Make 从源代码构建（遗留）

我们提供基于 Make 的构建。
请检查 Make 构建说明。

使用 CMake 从源代码构建

我们提供基于 CMake 的构建。
请检查 CMake 构建说明。

使用 Bazel 从源代码构建

我们提供基于 Bazel 的构建。
请检查 Bazel 构建说明。

快速入门

学习如何使用 OR-Tools 的最佳方法是遵循我们的开发人员指南中的教程：

https://developers.google.com/optimization/introduction/get_started

如果您想从代码示例中学习，请查看示例目录中的示例。

文档

OR-Tools 的完整文档位于：https://developers.google.com/optimization/

贡献

CONTRIBUTING.md 文件包含有关如何在发送任何拉取请求 (PR) 之前提交贡献者许可协议的说明。当然，如果您是该项目的新手，通常最好在发送第一个 PR 之前讨论任何提案并达成共识。

执照

OR-Tools 软件套件根据 Apache License 2.0 的条款获得许可。
请参阅许可证了解更多信息。