インストールと入門

WaSHI（WebAssembly-backed, Solver-independent, High-level modeling Interface）へようこそ。

WaSHI は、Python の PuLP や Julia の JuMP が持つ直感的でエレガントな代数モデリング体験を、モダンな TypeScript / JavaScript エコシステムにもたらすライブラリです。C/C++ のネイティブビルドを一切必要とせず、WebAssembly ソルバー（HiGHS, Z3, GLPK）によってブラウザや Node.js で高速に数理最適化を実行できます。

📦 インストール

お好みのパッケージマネージャーでインストールしてください：

npmpnpmyarnbun

bash

npm install @ohtaman/washi

bash

pnpm add @ohtaman/washi

bash

yarn add @ohtaman/washi

bash

bun add @ohtaman/washi

オプションのソルバー依存関係

標準の HiGHS ソルバーは設定不要で本体に同梱されています。Z3 による SMT 論理制約や競合診断（Unsat Core）、GLPK 互換が必要な場合は、対応する peer dependencies をインストールしてください：

bash

# SMT論理およびUnsat Core競合診断用
npm install z3-solver

# GLPKソルバー用 (GPL-3.0)
npm install glpk.js

🚀 クイックスタート

工場における製品生産計画の最適化を例に、WaSHI の基本的な使い方を説明します。

1. クラスとタグのインポート

typescript

import { Model, expr, c, maximize } from "@ohtaman/washi";

2. モデルのインスタンス化

typescript

const model = new Model();

3. 決定変数の定義

決定変数は最適化によって求めたい未知数です。ドメインファクトリメソッド（m.continuous, m.integer, m.binary, m.bool）で直感的に定義します：

typescript

const x = model.integer("x", { lb: 0 });
const y = model.integer("y", { lb: 0 });

4. 目的関数の設定

maximize() コンビネータと expr タグ付きテンプレートリテラルを用いて、目的関数を宣言的に設定します：

typescript

// 30*x + 50*y の最大化
model.objective(maximize(expr`30 * ${x} + 50 * ${y}`));

5. 制約条件の追加

model.constraint() と c タグ付きテンプレートリテラルを用いて不等式・等式制約を表現します：

typescript

model.constraint(c`${x} + 2 * ${y} <= 40`, "wood_capacity");
model.constraint(c`2 * ${x} + ${y} <= 50`, "labor_capacity");

6. 求解と結果の取得

モデルを非同期で解きます。デフォルトで WebAssembly (HiGHS) が実行されます：

typescript

const result = await model.solve();

console.log("ステータス:", model.status); // "Optimal"
console.log("最適目的関数値:", model.objectiveValue); // 1100
console.log(`最適解: x = ${x.value}, y = ${y.value}`); // x = 20, y = 10

🧭 次のステップ

ランタイム環境設定: Node.js, ブラウザ, Next.js, CDN での動かし方
モデリングガイド: 変数・数式テンプレート・制約の記述方法
ソルバー詳細: 各ソルバーの特性と選び方

インストールと入門 ​