从Gurobi 1.0发布至今已经超过14年，混合整数规划的求解速度提升了75倍，被全球超过40个行业2500家头部公司信任并持续使用，三年投资回报率超过了518%。从最初的混合整数线性规划，到混合整数二阶锥和二次凸规划，再到混合整数二次非凸和双线性规划，Gurobi 都以全局精确求解器的面貌位列商业求解器领导地位。虽然之前版本也提供了混合整数非线性规划的功能，但采用的是分段线性逼近的方式，在求解精度和全局最优性方面有时存在一定误差。随着Gurobi 11.0 的发布，这个领域也被突破，全局精确非线性规划也纳入到新版本中，让求解混合整数非线性模型速度更快、精度更高。Gurobi 成为全局精确求解混合整数各类优化问题（MILP、MISOCP、凸 MIQCQP、非凸 MIQCQP、MINLP等）全覆盖并且性能优异的商业求解器。
基于GUROBI 的物流波次优化 BatchOpt
BatchOpt是刃之砺公司开发的基于 Gurobi 的物流仓库配货波次优化算法包，可以快速帮助物流仓储企业大幅度降低跨库、跨区域取货频率，缩短配货周期，大幅度提升仓库周转率。
Gurobi是由美国 Gurobi Optimization 公司开发新一代大规模优化器。 在全球最著名的专业优化器评比网站 Decision Tree for Optimization Software (http://plato.asu.edu/bench.html) 中，Gurobi 比其他大规模优化器有明显优势。
基于Gurobi 的波次优化算法包是刃之砺公司将成熟优化模型应用于物流实际场景，短时间内创造价值的成功实践。
电商等仓储物流中心每天需要配送几万甚至十几万包裹，每个包裹需要包含来自于不同仓库，不同库区，不同数量的物品。如果规划不合理，可能会导致跨库、跨区域数量过多，订单配货时间过长，物流核心设备无效冗余运作距离过长，库存周转效率降低等问题。
而通过 BatchOpt，可以在不到数分钟之内为数万订单完成合理的波次规划，在满足送货时效的前提下，将临近仓库、临近区域的订单合理组合，极大缩短配单时间，提升中转效率。
BatchOpt 需要客户提供的数据简洁，只需要包括订单ID、订单中产品所处仓库号、区域号、数量，设置每个波次可以容纳的包裹数量范围，可以容纳的总产品数量范围，希望的合理波次数量等信息。BatchOpt 采用了基于Gurobi 的高效率精确算法和先进的启发式算融合的算法结构，在优化时间和优化结果上，取得满意的均衡。
BatchOpt 在大型电商实际应用数据中已经取得良好的效果。
感兴趣的客户可以联系我们，获得更多信息。
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