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LocalSolver6.0 is OUT ! 2016年3月

LocalSolver6.0がリリースされました。

下記の資料は新機能に関する情報ですので、ぜひご覧ください。

その他、LocalSolver製品に関するお問合せは、localsolver@msi-jp.comまでお気軽にご連絡頂ければ幸いです。

LocalSolver6.0の参考資料

LocalSolver5.0

新機能:

標準のLPファイルやMPSファイルをダイレクトに読み込む

lpまたはmps拡張子付きファイルのコマンド行でLocalSolverを実行するだけの簡単な操作でLPファイル、MPSファイルをダイレクトに読み込むことが可能です。
注:この機能は、ベータ版です。LocalSolverが提供している数理的定式化を使用して問題のモデリングを行うと、より最善な解を導くことができます。

LPファイルやMIPファイルに二次式を読み込む

注:LocalSolverは非凸制約とオブジェクトを扱えます。

GAMSモデリング言語やGAMSのフレームワーク(構造)に統合が可能

詳細はwww.gams.comをご覧ください。

関数getSolutionStatus()を使用し、LSP言語のソリューション・ステータスにアクセス可能

詳細は、built-in variables and functionsをご覧ください。

鮮明になったコンソールディスプレイ

従来のディスプレイはlsVerbosity=2で使用可能です。

APIを使用し、モデルの中で制約やオブジェクトの追加、削除が行えます。

区分的線形式をモデル化(不連続または連続)するための演算子piecewiseが使用可能

問題をモデル化するために提供している利用可能な数理的演算子の詳細はmathematical modeling featuresをご覧ください。

5.0の最新技術とパフォーマンスの向上

  • 前処理機能が更に向上:LocalSolverの解法に適したモデルを簡単に再構築
  • グローバル構造とグローバル制約の検出と前処理が向上:ナップザック部分問 
    題や時系列フロー部分問題
  • スケーリング技術により浮動小数点の表現を扱う際の数値計算機能(パフォーマンスが劣ることなく)が向上
  • 下界を算出する制約伝播テクニック(技術)が向上
  • 向上した制約伝播テクニック(技術)を近傍探索に統合
  • 実行可能解の探索性能が向上したことにより、初期解が高速に求まる
  • 問題に対する近傍探索法ヒューリスティクスの自己適応型機能が向上

LocalSolver4.5

1)整数の意思決定を宣言できる

現在、整数の意思決定がバイナリと浮動小数点数(連続変数)の決定に加え宣言することができます。整数の意思決定変数の下限と上限を定める演算子int(lower, upper)を使用します。

詳細情報はこちら:
http://www.localsolver.com/mathematicalmodelingfeatures.html

この追加機能により大規模混合変数非凸最適化問題を扱えるようになりました。整数の定義域(ドメイン)で高速かつ拡張可能な最適化を実現するために、整数定義域に特化した小近傍探索テクニックを統合しています。このテクニックは0-1意思決定変数や連続変数の最適化に用いたテクニックと関連しています。

2)前処理エンジンの速度:約10%向上

LocalSolverに不向きとされていたモデル(特に、混合整数線形計画法ソルバー向けにモデル化されたモデル)を処理するため前処理フェースがさらに改良されました。前処理の速度が約10%向上しました。(前リリース版と比較)

3)メモリ使用量:約10%減少

ソルバーのメモリ使用量を約10%減少させることに成功しました。メモリ使用量の大幅な減少により、大規模最適化問題を効率的に処理できます。

4)計算の精密性・安定性の向上

高度な非凸性を持った数値の最適化問題の処理時における計算の精密性と安定性が大幅に向上しました。新機能の追加により、このような性質の問題をより高速に最善解へ収束させることが実現しました。

その他の機能

5) LocalSolverのプログラミング言語(LSP)は部分的オブジェクト指向プログラミング機能を提供します。

下記の記述のように、オブジェクトの領域を宣言することができます。複数の処理をまとめて宣言できるため、簡潔にコードを記述することができます。現在、関数はオブジェクトに追加できません。
car["color"] = "red";
car.color = "red"; // equivalent to the previous line

6)モデル記述を簡素化する数学演算子

数学演算子sub(a,b)、equivalent to a – bが導入されました。この演算子は、特にプログラミングインターフェース(APIs)の使用時に、モデル記述を簡素化します。

7)注意点

いくつかの組込み関数は現在、LSP言語に予約語として登録されています。例えば、キーワードvaluesは上書きすることができません:この関数は、マップの中に保存した全ての値を取り出します。詳細はModeling Language Referenceを参照ください。

現在、LocalSolverは数値的最適化問題を処理することが可能です。
他社の汎用ソルバーと比較し、LocalSolverを使用した際の主な有利点は、数百万変数を持つ超大規模な最適化問題が短時間で解ける点です。
LocalSlver4.5を是非、ご試用ください。

LocalSolver4.0

待望のLocalSolver4.0がダウンロードページから、ご利用いただけます。Pure and Direct ローカル・サーチをベースとする独自の技術を駆使したLocalSolver4.0は、ユーザーの抱える数理最適化問題に、迅速に最善の解を提供します。下記で、LocalSolver 4.0の主要機能をご紹介致します。

2014年1月LocalSolver4.0リリース!!(PDF書類)

LocalSolver3.1

パフォーマンスの向上

LocalSolver3.1に、スケジューリング問題やルーティング問題に特化したnew small-neighborhood moves(小近傍探索ムーブ)が追加されました。new small-neighborhood moves(小近傍探索ムーブ)が追加されたことで、従来と比較し、スケジューリング問題やルーティング問題を高速に収束し、最善の解を提供することが可能になりました。また、大域的最探索戦略のヒューリスティクスが向上しました。このアルゴリズムが向上したことで、ローカル探索が極小値を求められない場合、新たな解からの探索再開が可能になりました。

新・前処理エンジン

LocalSolver3.1に、共通のパターンを検出し、不必要な表現式や重複する表現式を排除する前処理エンジンが実装されました。前処理エンジンが実装されたことで、メモリ使用量の削減や高速な収束が実現しました。また最適性を証明し、一貫性のないモデルを検出する推論エンジンが向上しました。

新・仮想マシン/LSPモデリング/スクリプト言語

LocalSolver3.1は、大幅なパフォーマンス改善を目的に、モデラー用仮想マシン自体が再構築されました。新・stack-based仮想マシンは、従来のパフォーマンス結果を塗り替えることに成功しました。従来の自社製品LocalSolver3.0と比較してください。LSPプログラムは、最大4倍速く実行することが可能です。CPyton,、PHP やRuby MRI.などの広く採用されている仮想マシンと比べ、LocalSolver3.1に搭載された新・stack-based仮想マシンはより高速かつ優れていることが、複数のベンチマークで既に実証されています。

APIと周辺ツールの改良

LocalSolver3.1は、ユーザーの方々のご要望に応え、複数の機能を改良しました。現在、Windows上で、トークン・サーバーは、サービスとして提供しています。コンソールを起動させ、プロンプトを開いておく必要がなくなりました。現在、APIが「エラーと例外」を区別します。lskeygen toolが、ダウンロードした諸情報とlicense fileのコンテンツを表示する機能が追加されました。CEIL、 FLOOR および ROUND演算子が、整数の場合、「例外」と表示されなくなりました。
ライセンス契約継続期間にあるユーザーの方は、LocalSolver3.1のダウンロード、インストールに追加費用は一切かからず、自身のユーザー・マシン上のLocalSolver3.1のフォルダに、自身のライセンスファイルをコピーし、使用頂けます。

LocalSolverに関するお問い合わせは、localsolver@msi-jp.comまでお気軽にご連絡ください。

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