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。

ソルバー非依存性

Gurobi、CPLEX、Xpressなど、多数の商用およびオープンソースの最適化ソルバーとの柔軟な連携が可能で、特定ソルバーに依存しない運用が実現できます。

※ 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。

• 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の日本語のマニュアルリンク

AMPLおよび商用ソルバーの無料トライアル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。