שפות תכנות לפתרון בעיות אופטימיזציה

בפוסט קודם שלי כתבתי על פותרנים לבעיות אופטימיזציה או Optimization Engines או Solvers. אבל השארתי את כל הסיפור של שפת התכנות שבאמצעותה מפעילים את הפותרן המתאים לבעיה.

החיבור למנועי האופטימיזציה מתבצע בעזרת שפות מידול או ממשקי תכנות ייעודיים. הכי טוב כשיש API ברור ואפשר פשוט לבחור את הפותרן הרצוי ולתת לו את מה שהוא צריך וזהו. הבחירה בשפת התכנות משפיעה על מהירות הפיתוח והנוחות בכתיבת המשוואות המתמטיות. היא גם משפיעה על כמה קל או קשה להבין מה קורה ואיך להתמודד כשדברים לא הולכים כמו שאנחנו רוצים. 

אני אתייחס כאן לשפות התכנות מהיבט מעשי של עם מה יש ואפשר לעבוד כשנתון האילוץ לעבוד בשפת תכנות מסויימת ולא אחרת.

פייתון היא סביבת העבודה הנפוצה כיום בתעשייה. פעם היו כל מיני סביבות ושפות למומחים. היום נראה שכמעט בכל המקרים זאת השפה שעובדים איתה או שמצפים לעבוד איתה. השימוש נשען על ספריות מידול כגון CVXPY (האוכפת כללי קמירות) ו-Pyomo, אשר מאפשרות לבנות מודל יחיד ולהעבירו לפותרנים שונים בקלות.

בעבר כל מי שהגיע מחשמל ולפעמים גם ממדעי המחשב או בכלל מהנדסה היה מוצא את עצמו איכשהו צריך להבין ולהתעסק במטלאב. זה השתנה מאוד לאחרונה ואני לא בטוח שלרעה. סביבה זו שומרת על נוכחות הודות לשימוש ההיסטורי באקדמיה ובהנדסה. ספריות כגון YALMIP ו-CVX ממשיכות לשמש ככלי נוח להגדרת בעיות ולעבודה עם מנועים שונים דרך ממשק פשוט.

שפת ג'וליה מציעה סביבת אופטימיזציה עשירה, בעיקר דרך חבילת JuMP. כלים אלו מספקים ביצועים גבוהים בזמן בניית המטריצות של המודל ויכולת לגזור משוואות בצורה יעילה, מה שהופך את ג'וליה לאלטרנטיבה מודרנית ומועדפת לחוקרים רבים. אטרקטיבי אטקרטיבית ונכון שנוח והכול אבל לא ראיתי ולא מצאתי מי שבאמת משתמשים בה בתעשייה. ראיתי רק פוסטים באינטרנט... תעלומה.

Rust ו-Go למהנדסים שמעוניינים לבנות מערכות תוכנה בטכנולוגיות כגון Rust ו-Go, האקו-סיסטם של האופטימיזציה נמצא בשלבי התפתחות ומציע פתרונות מעשיים. שפת ראסט נבחרת ל- ומשמשת במערכות שדורשות בטיחות בניהול הזיכרון וביצועים מהירים. פותרן Clarabel, שמוביל כיום בתכנות קוני בקוד פתוח, נכתב במקור בשפת Rust לחלוטין. עבור מידול, קיימות ספריות כמו good_lp המספקות ממשק בניית מודלים וחיבור למנועים חיצוניים. בנוסף, נבנו מעטפות עטיפה (Bindings) המאפשרות לפנות למנועי C מוכרים כמו OSQP או HiGHS היישר מתוך קוד Rust. שפת גו משמשת בעיקר לבניית קוד בקאנד שדורש ניהול יעיל של מקביליות. היצע הפותרנים שכתובים בשפה זו קטן יותר. עם זאת, חבילת Gonum מספקת ארגז כלים בסיסי שכולל אלגברה לינארית ואופטימיזציה מתונה. עבור פתרון בעיות MIP או QP מורכבות, נהוג להשתמש במעטפות קוד שמיועדות לשפה. פרויקטים כגון MatProGo מאפשרים הגדרת בעיות בקוד Go ושליחתן למנועים חיצוניים דוגמת Gurobi, MOSEK ו-OSQP באמצעות ממשקי הפיתוח מבוססי ה-C שלהם.

את מי שכחנו? את R. השפה של הסטטיסטיקאים, האחות החופשית והמתקדמת של S הסגורה והמסחרית. עבור קהילת הסטטיסטיקאים ומדעי הנתונים, R מציעה תמיכה מובנית. חבילת ompr מאפשרת למדל בעיות MILP בצורה קריאה ואלגנטית, והיא מתממשקת דרך תשתית התוכנה ROI למנועים פתוחים כגון GLPK ואחרים . לטיפול בבעיות קמורות, חבילת CVXR מספקת ארכיטקטורה דומה לזו שקיימת בפייתון .

אני סקרן באמת לשמוע מי כותב בג'וליה, ולמי יוצא להתממשק למנועי ולפותרני אופטימיזציה בשפות גו וראסט וגם סקרן מי עוד ועדיין כותב במטלאב ולמה.

שפות תכנות לפתרון בעיות אופטימיזציה

דברו איתי:

שלמה יונה

מייסד ומדען ראשי, מתמטיקאי מחקר ופיתוח בע"מ

053-7326360

shlomo.yona@mathematic.ai 

https://mathematic.ai

פודקאסט על החברה ועליי, שלמה יונה, ואופן העבודה שלנו ואיתנו: A technical deep dive about Mathematic.ai