一个用于内部学习的图书馆SCIP公司解算器
Ecole代表可扩展组合优化学习环境旨在揭露组合优化求解器作为马尔可夫决策过程。而不是试图预测组合优化问题的解决方案直接来说，Ecole背后的理念是与最先进的混合整数线性规划求解器SCIP公司这是一种可控的算法。
Ecole提供了一系列计算效率高、随时可用的学习也很容易扩展以定义新目标的环境。
Ecole可以用Python访问，易于安装，并且提供了一个熟悉的OpenAi健身房类似接口。
Ecole是用高效C++编写的（SCIP是用C编写的），不支持这个吉尔。
Ecole由可以从Python创建和交换的构建块组成。Ecole还与PyScipOpt选项。
Ecole成立于年，由加拿大卓越研究主席开发决策数据科学（CERC DS4DM）。我们的团队是蒙特利尔理工学院的一部分，负责研究运筹学和机器学习的各种主题。其中一个主题是使用机器学习来辅助低级别组合优化算法中产生的决策。我们很快意识到，这样雄心勃勃的目标需要重要的软件工程方面的努力，并决定开始开发工具与大家分享社区。
我们与柏林祖色学院谁开发了SCIP公司解算器。
