米国Gurobi Optimization, Inc.は、Gurobi Optimizer バージョン4.6のリリースを発表しました。新バージョンでは、Pythonによるモデリング機能の強化、Primal Simplexのパフォーマンス面での大幅な改善、MIPパフォーマンスとロバストネスの改善、そして制約より変数がはるかに多い場合に対応できるようLPモデルに対する「Sifting（ふるい）アルゴリズム」機能を新たに追加しました。大規模問題への更なる利用が期待されます。
＜Gurobi Optimizerバージョン4.6の主な機能強化と改善点＞
- 簡潔で高効率なモデルの構築が容易になるようPythonのモデリング インターフェイスを拡張
- primal simplex と混合整数2次計画（MIQP）におけるパフォーマンスの大幅な改善
- 混合整数計画（MIP）パフォーマンスの改善
- MIPのロバスト性の改善：許容値に対する小さな違反の発生を起きにくくした
- 制約より変数がはるかに多い場合に対応できるようLPモデルに対する「Sifting（ふるい）アルゴリズム」機能を新たに追加
- MIPにおいて、ユーザがブランチの優先を指定する機能
- 特定のMIPモデルの難しさを減少させるためのプレソルブでの疎行列化オプション
- 難しいMIPモデルの実行可能解を見つけるための新しいヒューリスティックス
- .zip と .7zip ファイルを読む機能
