В мире оптимизации Gurobi — один из самых мощных и широко используемых решателей математического программирования. Он предоставляет богатый набор функций и возможностей для эффективного решения сложных задач оптимизации. В этой статье блога мы обсудим различные методы и приемы использования Gurobi, а также примеры кода, которые помогут вам эффективно решать проблемы оптимизации.

Содержание:

1. Знакомство с Гуроби

2. Проблемы линейного программирования (LP)

   • Формулирование задач ЛП
   • Настройка переменных решения и ограничений
   • Определение целевой функции
   • Решение проблем с ЛП с помощью Гуроби

3. Проблемы целочисленного программирования (IP)

   • Формулирование проблем интеллектуальной собственности
   • Включение целочисленных переменных и ограничений
   • Решение проблем с IP с помощью Gurobi

4. Проблемы смешанного целочисленного программирования (MIP)

   • Формулирование задач MIP
   • Объединение непрерывных и целочисленных переменных
   • Решение проблем MIP с помощью Гуроби

5. Задачи квадратичного программирования (QP)

   • Формулирование задач по обеспечению качества
   • Учет квадратичных целей и ограничений.
   • Решение проблем с качеством с помощью Гуроби

6. Проблемы нелинейного программирования (НЛП)

   • Формулирование задач НЛП
   • Учет нелинейных целей и ограничений.
   • Решение проблем НЛП с Гуроби

7. Продвинутые методы

   • Использование обратных вызовов Gurobi
   • Оптимизация горячего запуска
   • Учет пользовательских ограничений и целей.
   • Многоцелевая оптимизация

8. Заключение

Примеры кода.
На протяжении всей статьи мы будем предоставлять фрагменты кода, демонстрирующие, как использовать Gurobi для каждого типа задач оптимизации. Эти примеры охватывают формулировку задачи, настройку переменных и ограничений, а также поиск решения.