The OPL Optimization Programming Language

Ambos libros abordan la formalización del proceso de resolver problemas computacionales. Mientras OPL es un lenguaje específico para optimización, este libro conecta los fundamentos lógicos y matemáticos subyacentes a todo tipo de programación, ofreciendo una visión no obvia de los cimientos teóricos de la disciplina.

Conecta directamente con el propósito central de OPL: modelar problemas de optimización. Sin embargo, evita centrarse en un lenguaje de programación específico y se adentra en el arte y la ciencia de la construcción del modelo en sí, una perspectiva menos obvia y más fundamental.

OPL es una herramienta para diseñar soluciones a problemas de optimización, una actividad típicamente 'artificial'. Este libro proporciona el marco filosófico y epistemológico profundo sobre cómo los humanos modelan, simplifican y buscan soluciones en sistemas complejos, que es la esencia de lo que hace un lenguaje de modelado.

OPL integra soporte para programación por restricciones. Este libro, escrito por investigadores europeos y menos conocido en círculos anglosajones, profundiza en los fundamentos algorítmicos de esa área específica que OPL trata de hacer accesible desde un lenguaje de modelado.

OPL está diseñado para problemas de optimización combinatoria. Este libro, de autores latinoamericanos y portugueses, amplía el panorama más allá de la modelización en un lenguaje específico, hacia las técnicas de resolución que dicho lenguaje invoca internamente, desde una perspectiva iberoamericana menos divulgada.

Comparte la estructura híbrida de OPL: es un texto que sirve como puente entre dos mundos (matemáticas puras e informática) y está organizado para construir comprensión desde los fundamentos hacia aplicaciones prácticas, de manera similar a cómo OPL estructura la modelización de problemas.

OPL es un lenguaje de modelado que busca elevar el nivel de abstracción para la optimización. Este libro de Dijkstra comparte esa ambición estructural de imponer disciplina formal y rigor en el proceso de pasar de un problema a su solución algorítmica, aunque lo aplica a la programación en general.