1 问题介绍Gurobi10新版本已经发布了,其计算速度较上一个版本有了很大提升。当然新版本最让我个人感觉眼前一亮的是 Gurobi Machine Learning 这个新的算法包。这个新算法包对于研究和应用预测-决策问题的同学来说无疑是一个很好的工具。今天我们就来介绍预测-决策问题,并且以代码实例展示如何采用 Gurobi Machine Learnin...
在做运筹优化的过程中,很多人会遇到一个问题就是自己建立好了模型,然后把模型导入到了求解器中,例如 Cplex 或者 Gurobi 等,就会发现求解器的求解速度很慢无法满足自己的要求。因此我将之前 Gurobi 官方给出的一些关于混合整数规划问题 依托于 Gurobi 求解器的加速技巧整理汇总并加入自己的理解放到这里,方便大家采用。...
参数和属性功能Parameter(参数)控制优化器的行为,需要在优化启动前设置。例如:控制求解时间TimeLimit控制控制台输出log记录LogToConsoleAttributes(属性)控制模型(模型、变量、约束、目标等对象)的特征。例如:模型ModelSense变量LB/UB&nb...
使用Gurobi 11.0,用户可以快速确定复杂非线性问题的精确全局最优解决方案。这一进步标志着在使用Gurobi解决现实世界的非线性问题方面迈出了重要的一步。“材料转换、混合和物流是化工和石化行业的基础,”首席数据科学家琳琳·杨表示爱点数码,一个Gurobi联盟伙伴。“这些步骤的建模依赖于非线性(通常是非凸的)公式来精确...
Gurobi简介 Gurobi是由美国 Gurobi Optimization 公司开发新一代大规模优化器,支持的模型类型包括: (1)连续和混合整数线性问题 (2)凸目标或约束连续和混合整数二次问题 (3)非凸目标或约束连续和混合整数二次问题 (4)含有对数、指数、三角函数、...
运输问题介绍 一般的运输问题就是要解决以下问题:把某种产品从若干个产地调运到若干个销地,在每个产地的供应量与每个销地的需求量已知,并知道各地之间的运输单价的前提下,如何确定一个使得总的运输费用最小的方案。符号设定A1,A2,……Am表示某种产品的m个产地;B1,B2,……Bn表示某种产品的n个销地;si表示产地Ai...
Gurobi是一个用于数学优化的高性能求解器,广泛应用于供应链管理、资源分配、生产调度等领域。它提供了Python接口,使得使用Python语言能够方便地构建和求解优化模型。本文介绍Python中Gurobi的用法及案例。安装和导入首先需安装Gurobi并导入相关的Python模块。可在Gurobi官方网站上下载和安装适用于你的操作系统的版本。也...
Postman中参数填写和请求方法有关,一般接口用例请求方法GET与POST常用,所以主要是这两种请求方法请求参数填写一、GET请求方法参数填写1、直接在URL中填写请求参数,如直接在URL中填写:http://www.example.com:8089/userapi?uname=lisi&sex=man,写法:URL?参数名=参...
callback函数的主要作用是为了获取程序运行过程中的一些中间信息,或者在程序运行过程中动态修改程序运行状态,如用户有时在求解过程中需要实现一些功能,包括终止优化、添加约束条件(割平面)、嵌人自己的算法等。一、回调函数callback定义回调雨数callback的定义的方法如下deffuncionnam...
一、概述多目标优化就是同时求解多个目标。多目标其实也很好理解,可以理解为在工作时要保证工作质量的前提下压缩时间以加快进度,这里面就有两个目标:一个是保证工作质量;另一个是压缩时间加快进度。在多目标优化中,可以直接把多个目标通过分配权重的方式组合成单目标优化问题,但是如果多个目标函数之间的数量级...
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