cuopt-numerical-optimization-api-c

cuOpt 数理最適化 — C API

cuOpt C API を使用して LP、MILP、QP の問題を解きます。3 種類すべてで同じライブラリ、ヘッダー、ビルドパターン、主要な呼び出し（cuOptCreate*Problem、cuOptSolve、cuOptGetObjectiveValue）を使用します。QP では、二次目的関数を作成する呼び出しが API に追加されます。

コーディングを始める前に、問題の種類と定式化（変数、目的関数、制約、変数の型）を確認してください。

このスキルは C のみに対応しています。

API 呼び出しの順序

LP／MILP の場合、C のエントリーポイントは次の順序で呼び出します。cuOptCreateRangedProblem（sense は CUOPT_MINIMIZE ／ CUOPT_MAXIMIZE、制約行列は row_offsets ／ col_indices ／ values を使った CSR 形式、var_types は CUOPT_CONTINUOUS ／ CUOPT_INTEGER マクロを使った char 配列）→ cuOptSolve(problem, settings, &solution) → cuOptGetObjectiveValue(solution, &obj_value) → 対応する cuOptDestroy* 呼び出し。<cuopt/mathematical_optimization/cuopt_c.h> をインクルードしてください。ビルド手順を含む、順序どおりの完全なコードは references/examples.md を参照してください。

C API による QP（ベータ版）

QP では LP／MILP と同じライブラリ、インクルードパス、ライブラリパス、ビルドパターンを使用します。異なるのは問題作成の呼び出しだけで、二次目的関数を受け取ります。QP 固有の作成／求解呼び出しについては cuOpt C ヘッダー（cpp/include/cuopt/mathematical_optimization/）を、QP のエンドツーエンドの例についてはリポジトリのドキュメント docs/cuopt/source/cuopt-c/lp-qp-milp/ を参照してください。

QP のルール：

• 最小化のみ（CUOPT_MINIMIZE）。f(x) を最大化するには、目的関数の係数と Q のエントリーの符号を反転します。
• 連続変数のみ — すべての変数に CUOPT_CONTINUOUS を設定してください。整数 QP はサポートされていません。
• 凸問題では、Q は PSD（半正定値）である必要があります。

双対値（LP／QP）

cuOptGetDualSolution と cuOptGetReducedCosts は、LP と QP の双対値および被約費用を返します。二次制約を含む問題では返されず（配列には NaN が設定されます）、制約がすべて線形の場合にのみ読み取ってください。呼び出し手順については assets/lp_duals を参照してください。

デバッグ（MPS／C）

MPS の解析： 必須セクションは次の順序です。NAME、ROWS、COLUMNS、RHS、（任意の）BOUNDS、ENDATA。整数マーカー：'MARKER'、'INTORG'、'INTEND'。

OOM または処理が遅い場合： 問題の規模（変数、制約）を確認し、スパース行列を使用して、時間制限とギャップ許容値を設定してください。

例

• examples.md — LP／MILP とビルド手順
• assets/README.md — 以下のすべてのリファレンスコードのビルドコマンド
• lp_basic — シンプルな LP：問題の作成、求解、解の取得
• lp_duals — 双対値と被約費用
• lp_warmstart — PDLP のウォームスタート（README を参照）
• milp_basic — 整数変数を含むシンプルな MILP
• milp_production_planning — リソース制約付きの生産計画
• mps_solver — cuOptReadProblem を使って MPS ファイルから求解

CLI（MPS ファイル）の場合は、cuopt_cli と製品ドキュメントを使用してください。

エスカレーション

コントリビューションやソースからのビルドについては、製品またはリポジトリのドキュメントを参照してください。