LOCALSOLVER数学ソルバー10.0バージョンがリリースされました：トライアル体験への申し込みを歓迎します
LocalSolverは、2020年に満足のいく結果を達成しました。BoschAutomotive （ドイツ、アメリカの会社）、CEZ Distribuce Power Grid （チェコスロバキア）、NEWTON Vaureal （フランス）、Sony（日本）など、より多くの商用顧客がローカルソルバーユーザーファミリーに加わりました。
LocalSolver 10.0でバージョンを2021インディアン1越18スムーズなリリース日は、多くの新機能が追加され、解決パフォーマンスの改善を解決します：
- VRPパスの最適化—複数のVRPバリアントの問題に対する優れたソリューションがあります。
大規模インスタンス（> 10000の顧客）のより高速な前処理;時間枠の問題に対するより良い解決策：大規模インスタンス（400を超える顧客）の60％が改善され、Solomon （CVRPTW ）とLi＆Limインスタンス（PDPTW ）の平均5％;不均一なフリート問題のより良い解決策;車両ルーティング問題の下限計算：1000都市では、TSPインスタンスの平均ギャップは2.3％、CVRPインスタンスの平均ギャップは2.6％、上100人の顧客、車両ルーティング問題の質の下限の算出（に基づく保有カープ ラグランジュ緩和）。
- パッケージングとクラスタリングの問題：異種コンテナの問題に対するより良い解決策;クラスタリングの問題は、10,000ポイントに拡張されたK- meansなどの幾何学的なクラスタリングの問題をよりよく解決します。最適性のギャップは1分以内に5％未満です。
- ブラックボックスの最適化：
整数解のより良い意思決定モデル-より社内ベンチマーク向上させるために20％を、オラクルのコールの数が減少した33％
制約の分析：制約を処理する最も高度なブラックボックスソルバーよりも優れたソリューションであり、orcale呼び出しが少なくなります。
- グローバル最適化：
レキシコンの多目的問題：非線形モデルのより良い解決策と境界、線形モデルのより良いカット、15％の内部ベンチマークへのプラスの効果。
平方和問題のパフォーマンスの向上：スケール問題での収束が速くなります。
- Localsolverプログラミング言語（LSP ）
Python 、java 、C ++ 、およびC ++のモデラーAPIは、本番環境でLSPモデルを導入します。標準のLSPライブラリはJSON解析を提供します。
（6 ）最新バージョンでは、 サロゲートモデリング機能が導入されています。クラシックモデルと同様に、ブラックボックスモデルに分析制約を追加します。
バージョン10.0の試用版を入手するには、LOCALSOLVER中国のエージェントであるWuxi Xunhe Information Technology Co.、Ltd。に連絡してください。
