本地运行示例¶
示例页面可直接阅读。运行或修改代码时，下载 Notebook，并在安装了 OptAgent 的 Python 环境中打开。
准备环境¶
先按安装与许可证安装匹配当前文档版本的 OptAgent 包，配置许可证并验证安装。
求解能力已随 OptAgent 提供，无须另装 Python ortools 或 highspy。案例附带的依赖清单用于准备 Notebook 和数据处理环境。
下载完整案例¶
案例页提供两个下载入口，文件与当前文档版本对应：
- 下载 Notebook：获取
.ipynb文件，适合已具备配套数据的环境。 - 下载完整案例：获取包含 Notebook、实例数据、依赖清单和
RUN.md的 ZIP，建议首次运行时使用。
解压后，进入案例目录。以背包问题为例：
cd knapsack_problem
python -m pip install -r requirements.txt
python -m jupyterlab knapsack_problem.ipynb
在 JupyterLab 中选择已安装 OptAgent 的 Python 内核，从头执行代码单元。保持 Notebook 与 instances 目录的相对位置；示例通常从当前工作目录读取实例。
调整实例与时间预算¶
先阅读 Notebook 末尾的调用单元，选择要运行的实例。main 函数的 time_limit 参数通常会传给 solve 的 time_limit_s，单位为秒。
时间预算较小时可能尚未找到可行解。读取变量或目标表达式的 .value 前，先确认 solution.feasible。结果状态与终止原因的说明见结果与诊断。
带外部仿真函数的案例可能在一次评价中进行较多计算。请根据函数开销设置时间预算；提供 evaluation_limit 参数的案例还可以限制外部函数的新评价次数。
重新执行¶
修改数据或建模代码后，重启内核并从头执行，避免混用上一次运行的模型与表达式。完整案例中的 RUN.md 提供对应 Notebook 的启动命令；页面展示内容不会在浏览时重新求解。