Discussion :

[Gonat]

Bonjour à tous,

Je suis à la recherche d'une bibliothèque Java (Gratuite) permettant de résoudre un problème de programmation linéaire de type:

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
 
Minimize  x1 + 3 x2
Subject to:
          2 x1 + 4 x2 >= 8
         -1 x1 + 3 x2 <= 2

J'ai trouvé la bibliothèque "CHOCO", les exemples proposés ne correspondent pas à mon problème, j'avoue que j'ai du mal à l'adapter.

Si qlq'un possède un exemple d'utilisation de cette bibliothèque pour un tel problème je suis preneur, de mon côté je continue mes recherches.

NB: Je suis preneur de toute solution avec d'autre bibliothèque.

[Razgriz]

Tu as jeté un oeil dans les API's Jakarta?
Ils doivent surement avoir fait un truc.

Par exemple ici

[nono_31]

Salut,

Tu cherches des solutions entières ou réelles ?
Si tu cherches une solution réelle, la programmation de l'algorithme du simplex est très pédagogique

Choco est une librairie de Programmation par contraintes, donc elle peut résoudre ce type de problème mais un solveur de programmation linéaire serait mieux adapter.

J'ai l'impression que le lien précédent pointe vers une libraire qui utilise des algorithmes d'approximation.

Le solveur de référence pour la programmation mathématique est ILOG CPLEX, hélas il est payant et même plutôt cher.
Tu peux essayer GLPK qui est libre. De plus, il y a une interface pour modéliser les problèmes avec java.
Je n'ai jamais rencontré de problème ni avec l'un ni avec l'autre.


Si tu souhaites utiliser la programmation par contraintes et choco, tu pourras modéliser ton problème très facilement. Par contre, la résolution sera moins efficace car la PPC n'est pas dédiée à l'optimisation.

[Gonat]

Merci de votre aide

J'ai trouvé la bibliothéque "lpsolve55j" qui repond parfaitement.

Merci beaucoup

[strate]

Je suis à la recherche d'une bibliothèque Java (Gratuite) permettant de résoudre un problème de programmation linéaire

Choco est un moteur de propagation de contraintes très général capable de manipuler des contraintes complexes, il peut aussi résoudre des problèmes de programmation linéaire mais un moteur de programmation linéaire sera beaucoup plus efficace pour de gros problèmes. lp_solve que tu viens de mentionner est bien adapté dans ce cas. D'autres moteurs du même type sont GLPK (Gnu) et CLP (Coin-OR) avec une interface Java malheureusement très mal documentée.

La difficulté principale avec ce type de moteurs est leur API matricielle qui rend pénible l'écriture et la compréhension des programmes: dès que tu as plus d'une poignée de variables et de contraintes, il est difficile de s'y retrouver. Le langage OptimJ permet l'expression de modèles lp_solve sous une forme intuitive dans un environnement Java: l'environnement de développement est payant, mais il existe des versions d'évaluation et d'enseignement gratuites.