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当社は、数理最適化モデリングツール AMPL（A Mathematical Programming Language） の「日本国内総販売代理店」として、AMPL製品の販売・導入支援・技術サポートを一括してご提供しております。
AMPLは、数理最適化モデルを記述するための高水準モデリング言語です。線形最適化、整数最適化、非線形最適化など、様々な最適化問題を効率的にモデル化し、多様な最適化ソルバーと連携して解を求めることができます。その直感的な構文と柔軟性により、研究開発から実務まで幅広く利用されています。
AMPLの主な特徴
代数的な記述
数学の教科書に近い記法による直感的で理解しやすいモデリングが可能です。
モデルとデータの分離
最適化モデル構造 （変数、目的関数、制約条件）と数値データ（係数、上下限など）を分離管理する設計により、モデルの再利用が高く、大規模データにも容易に対応できます。
ソルバー連携の柔軟性
バックエンドの最適化ソルバーには、Gurobi、CPLEX、Xpress などの商用ソルバーに加え、CBC、HiGHS、SCIP などのオープンソースのソルバーが選べます。特定のソルバーに依存しない柔軟な構成により、用途やご要件に応じた最適な運用が可能です。
※ 弊社では、以下の商用ソルバーを取り扱っています： Gurobi、CPLEX、Xpress、COPT、Knitro、CONOPT、MINOS、SNOPT、Baron
ソルバーの詳細につきましては、「最適化ソルバー」ページをご参照ください。
高い表現力
線形最適化、混合整数最適化、二次最適化、非線形最適化など、幅広い最適化問題に対応できます。
Pythonとの親和性
「amplpyモジュール」を活用することで、AMPLによるモデリングを行いながら、Python環境でのデータ管理や結果分析との連携が可能です。
高い安定性と信頼性
AMPLは、1980年代後半にベル研究所のロバート・フォーア（Robert Fourer）、デイビッド・ゲイ（David M. Gay）、そしてC言語の開発者としても著名なブライアン・カーニハン（Brian W. Kernighan）によって開発されており、長年の実績と技術的蓄積により、その安定性と信頼性が確立されています。
自動再定式化機能
「MPライブラリ」によりソルバーの特性に応じたモデルの自動変換が行われ、求解効率と頑健性が向上します。
サービス内容（当社提供）
AMPLライセンスの販売（商用・教育機関向け等）
導入・運用支援コンサルティング
モデル構築・カスタマイズ支援
技術サポート、日本語ドキュメントの提供
AMPLのマニュアル
無料トライアル
AMPLおよび各種ソルバーの商用版の無料トライアル（１ヶ月）をご用意しておりますので、ぜひお試しください。以下の「無料トライアル」フォームより受け付けております。
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「AMPL利用規約およびエンドユーザライセンス契約」には、AMPLと連携可能な各種商用ソルバー（Gurobi、CPLEX、Xpress 等）に関する使用条件も含まれます。
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