Solution of Optimalization Problems in Python with the SolverStudio add-on

Operační výzkum je úzce spjat s využíváním softwarových nástrojů pro podporu optimalizace, kterých na trhu existuje mnoho. V rámci této práce jsou představeny některé z nich. Rozděleny jsou na optimalizační řešitele, na modelovací jazyky a prostředí a na server k online optimalizaci využívající kombinaci řešitelů a jazyků. Pozornost je soustředěna na Excel doplněk SolverStudio poskytující jedno prostředí, a to list Excelu pro zadávání vstupních dat i matematického modelu úloh či zdrojového kódu. V doplňku SolverStudio je možné vybírat jak z modelovacích a programovacích jazyků pro zápis modelu, tak z více řešitelů. V rámci této práce je využíváno rozhraní Gurobi Python, jedna kapitola je proto věnována optimalizaci v jazyce Python. V SolverStudiu je na úlohy teorie grafů, konkrétně na úlohu obchodního cestujícího a úlohu čínského listonoše, implementován zdrojový kód napsaný v jazyce Python obsahující matematické modely řešené za pomoci řešitele Gurobi. Na závěr jsou představeny výsledky úloh i celkové zhodnocení doplňku SolverStudio k řešení optimalizačních úloh a jeho možné využití k výuce na školách.

Operations research is closely linked to the use of software tools to support optimization, of which there are many on the market. Some of them are presented in this thesis. They are divided into optimization solvers, modelling languages and interfaces, and a server for online optimization using a combination of solvers and languages. The attention is focused on the Excel add-on SolverStudio, which provides one interface, namely an Excel sheet for entering input data as well as a mathematical model and source code. In the SolverStudio add-on, it is possible to choose from modelling and programming languages for writing the model, as well as several solvers. The Gurobi Python interface is used in this thesis, thus one chapter is devoted to optimization in the Python language. In SolverStudio, the source code written in Python containing mathematical models solved with the help of the solver Gurobi is implemented for the problems of graph theory, namely the travelling salesman problem and the Chinese postman problem. At the conclusion, the results of the problems are presented, as well as the overall evaluation of the SolverStudio add-on to solve optimization problems and its possible use for teaching in schools.