Gurobi 10.0 – 开源 GitHub 应⽤库

Gurobi 机器学习

• 允许⽤户将⼀个训练好的 机器学习 模型做为约束添加到 MIP 中

• 比采⽤机器学习预测数据后输入优化模型更精巧

• Gurobipy 与 pandas 接⼝

• 允许 gurobipy 模型更⽅便地利⽤ pandas 数据构造模型

• Gurobi 模型集锦*

• ⽬标是让 不熟悉数学建模的⽤户 可以快速获得针对他们问题的结果

• 数值问题评估⼯具*

• 允许⽤户分析有数值问题的模型并找到问题根源

Gurobipy 和 pandas

更⽅便⽤户使⽤受欢迎的数据分析包直接建立模型

• 创建以Gurobi 变量为基础的 pandas.DataFrame 结构

• 使⽤ pandas的操作运算符, 合并变量和数据, 组成约束

• 使⽤⽅法链; 所有输入和输出都是 pandas 对象

• 不需要在 pandas 和 gurobipy 之间转换

Gurobi 机器学习

• 去年期间开发

• 在Gurobi 10.0 发布时向公众开放

• 开源 (Apache 2.0 License)

• 发布后会不断扩展 (基于⽤户反馈)

• 设计⽬标:

• 轻巧

• 表达简单

• 容易扩展

目标

开发⼀个 python 软件包，能够:

1. 简化流程，可以让⽤流⾏ML软件训练的机器学习模型轻松嵌入到优化模型中

2. 提升算法性能，让优化模型可以在巨⼤解空间中搜索，找到能满⾜机器学习模型中建立的

变量关系的解

3. 让优化模型更容易混合显性和隐性约束。

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