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分享 2010年开始,Gurobi 以卓越的性能跻身大规模优化器新领袖地位,
Seawind2012 2012-5-7 09:31
大规模优化器一般针对问题规模比较庞大,变量和约束数量达到几十万或者以上级别的问题。运筹学领域公认的大规模优化器中,商业优化器包括 Gurobi, Cplex, Xpress 和 Mosek;免费优化器包括 SCIP, CBC, GLPK 等。而 Matlab 和其他教学当中常用的优化器往往不适合大规模优化问题。 Gurobi为 完整的LP, MIP, QP, QCQP 大规模优化器。解决问题的速度,比同类优化器 Xpress 快4倍,Cplex快14倍,成为无可争议的大规模优化器新领袖。 线性混合整数规划(MIP)是应用在各个领域中最常见的优化方法之一,是过去30年当中在实际应用中创造价值最巨大的优化方法。在物 流、生产制造、金融、交通运输、资源管理、集成电路设计、环境保护、电力管理等等领域,几乎无所不在。在世界一流的企业资源管理(ERP)、供应链管理(SCM)、运输管理等企业决策工具中,都有线性混合整数优化器的存在。
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