Pratiques de modeleurs, un retour d'expérience avec OPL, les modeleurs sont ils dépassés par Julia JuMP et Python-MIP? - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2022

Pratiques de modeleurs, un retour d'expérience avec OPL, les modeleurs sont ils dépassés par Julia JuMP et Python-MIP?

Abstract

Cet exposé fait suite à l'appel de partage de bonnes pratiques: "ceux qui ont souffert (en thèse) en utilisant des outils/langages mal adaptés pour la RO sont invités à présenter leur expériences et surtout leurs solutions". Pour ma part, j'ai été très satisfait d'utiliser OPL, le modeleur de Cplex, sur des problèmes d'optimisation industriels. Je partage ici des pratiques d'implémentation avec OPL qui m'ont été profitables. Des cadres d'utilisations adaptées pour OPL seront énoncés, mais aussi les limites de l'utilisation d'OPL dans ces différents contextes. Des alternatives avec d'autres modeleurs ou bibliothèques de modélisation de PLNE telles que Julia JuMP et Python-MIP apparus depuis seront également mentionnées.
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Dates and versions

hal-03596223 , version 1 (03-03-2022)

Identifiers

  • HAL Id : hal-03596223 , version 1

Cite

Nicolas Dupin. Pratiques de modeleurs, un retour d'expérience avec OPL, les modeleurs sont ils dépassés par Julia JuMP et Python-MIP?. 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France. ⟨hal-03596223⟩
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