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OptAgent 文档

OptAgent 使用统一的 Python 表达式模型描述变量、约束与目标，提供本地搜索、HiGHS 和 OR-Tools 求解入口。

首次使用请从安装与许可证开始，然后运行第一个模型。已有代码请查看当前接口与迁移。

开始使用

• 安装与许可证：Python 环境、安装包、申请和检查离线许可证。
• 第一个模型：声明变量、添加约束、最小化成本并读取结果。
• 当前接口与迁移：核对调用方式、时间预算与结果有效期。

使用指南

• 变量、表达式与约束：数值变量、集合、序列、区间、数组和多目标。
• 选择求解路径：四个求解入口的适用条件、配置和兼容性边界。
• 结果与诊断：读取解、处理超时、理解诊断与排查常见问题。

示例

• 示例库：按排程、路径、装箱等问题查找 Notebook 与建模说明。
• 本地运行：下载完整案例、准备环境并运行配套实例。

Python API 参考

• API 概览：公开对象、调用入口和异常。
• 建模接口：按用途查询变量工厂、表达式与外部函数。
• OptModel 方法索引：直接定位方法的参数、返回值和异常。
• 求解与配置：求解参数、默认值和后端配置对象。

选择求解入口

入口	适用场景	配置
solve()	通用本地搜索、结构变量、外部函数	时间预算、目标阈值、日志、外部评价次数
solve_optx()	严格线性 / 混合整数模型	OptxConfig
solve_cpsat()	可转换的有限域整数模型	CpSatConfig
solve_mathopt()	可转换且所选后端支持的模型	MathOptConfig

模型能够表达的问题，不一定能被每个入口接受。具体限制见求解指南。