seach法をベースとしたソルバーです。LocalSolverを使用することで、ユーザーはモデル&実行形式で現実世界の大規模組合わせ最適化問題を解決することが可能です。短時間で高品質ソリューションを提供し、自社の次世代ソルバーは数千万以上のバイナリ意思決定変数を伴う非線形0-1整数モデルを手早く解くことが可能です。信頼性およびロバスト性なしでは効率性は意味を持ちません。私たちは抜本的かつ継続的に製品を拡張していきます。クライアントへ最高品質の製品を提供するだけでなく、最高のサービスを保証し、さらに開発者による迅速かつ丁寧なサポートを保証致します。数理計画法システム汎用の数理計画法システムが使用している分枝限定法とは異なり、LocalSolverはローカルサーチ法をベースとしています。seach法は既存の数理プログラミングソルバーでは計算機環境の制限で終了してしまった組合わせ最適化問題を解くため、オペレーション・リサーチ(OR)の専門家に幅広く使用されています。seach法を使用するのは、効率性のないモデル&実行ソルバーだというイメージがありました。高度に最適化した目的関数評価の機能および自律的かつ革新的なムーブを基礎に、LocalSolverはこのギャップを解消しました。自社の次世代ソルバーは数千万以上の変数を伴う非線形0-1整数モデルを高度に解くことができます。technologies革新的数理モデリング言語LocalSolverは強力なモデリング言語があります。LocalSolverでは大規模組合せ最適問題を短時間でプロトタイピングすることができます。LocalSolverのプログラミング言語(LSP)は効率的なプログラミングスタイルを提供します。ダイナミックかつ強力な暗黙的変数宣言、コンパクトなシンタックスのループ宣言等。LocalSolverの関数は、モデリングだけでなくC++、C#、JAVA言語プログラムの開発を容易にするために使用することができます。LSP開発の目的はプロトタイプ版を開発するときの負担を出来る限り小さくすることです。出来あがったLSPモデルは既存のモデリング言語で記述したモデルよりも、理解し易く読みやすい内容となります。簡単に利用できるオブジェクト指向APIsユーザーのビジネスアプリケーションシステムにLocalSolverを組み込むために、C++、java、.NET、Python向けに使用し易いオブジェクト指向プログラミングインターフェースを提供しています。LocalSolverのAPIsは数クラスのみの軽量です。OS)および一般的なア-キテクチャ(×86、×64)で提供しています。注:LocalSolver×64バイナリはに4-bitで提供しております。LSPからAPIsへの移行作業は簡単です。ユーザーは自身の数理最適化モデルを自然な形で作成することに専念するだけで良いのです。ユーザーはLSPで作成した問題を分解する必要も、ソルバーのチューニングの変更を行う必要もありません。数分間で有効な組合せ最適化問題を解くために、追加的なコードを記述する必要もありません。