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機能概要

Gurobi Optimizerの機能と利点の要約を、下記の表にまとめました。製品に関する更なる情報をご要望の場合は、弊社までお問合せください。どのようにお客様のアプリケーションにGurobi Optimizerを適用していけばいいかを含め、製品に関する様々なご質問にお答えさせていただきます。

一般的な機能詳細・利点
最高の計算時間

  • Gurobi Optimizerは、公開されているベンチマークでトップの性能を記録し、広範囲なあらゆる問題形式に対しての継続的な改善を行っています。

  • 著名な公開されているベンチマークとしては、アリゾナ州立大学のHans Mittelmann教授によって維持管理されているベンチマークがあります。



実世界に近くなるように複雑性をモデルに取り込んだとしても、制限時間内で問題を解くことができます。

全ての一般的な問題形式をサポート

問題に応じて、最善の手段で動作します。

極めてロバストなコード

  • ロバスト性を構成する要素: 数値安定性、 結果の正確性、問題サイズや難易度に応じた順応性、広範囲のモデル インスタンスにまたがった問題解決に要する時間のロバスト性。

  • Gurobi Optimizerは、上記構成要素のすべてにおいて、証明された実績を持ちます。

  • Gurobi Optimizerは、産業界とアカデミックから集めた10,000以上のモデル ライブラリに対して、数値安定性と正確性についての徹底的な試験が行われています。

  • Gurobi Optimizerは、最近、他ソルバーによって解決することができなかったMIPLIBの11のチャレンジモデルを解決しました。

  • Gurobi Optimizerは、広範囲のモデル インスタンスに対して、最適化パフォーマンスが出せるようにチューニングされています。


結果に信頼がおけます。

Pythonで簡単にモデリングし、アプリケーションの開発へ

  • Pythonの対話型インターフェースが、強力なプロトタイプ構築およびアプリケーション開発ツールを提供します。

  • シンプルな言語拡張とベスト プラックティス集は、標準的なモデリング言語の持つ多くの機能を提供します。但し、その中身は一般的なプログラミングです。

  • 構築済みのPythonライブラリが、アプリケーション開発全体をサポートします。

  • モデリング機能と開発機能が1つにまとめられた環境によって、時間と労力を節約できます。


モデリングとアプリケーション開発の両方に対して有用となるよう、単一で強力に設計された環境を利用可能です。

プログラミングおよびモデリング言語全般をサポート

  • C++、Java、.NETおよびPython用のオブジェクト指向インターフェース

  • C、MATLABおよびR用の行列指向インターフェース

  • 一貫性ある直感的に理解しやすいように設計されたプログラミング インターフェース

  • 素早く、小メモリで動作する軽量のインターフェース

  • 一般的なモデリング言語およびツールに対するリンクの提供:
    AMPLAIMMS

  • Excelを介したFrontline Solversへのリンク(弊社は、Frontline Solvers製品も販売しています。本製品の更なる情報または購入ご希望の方は、お問合せください。


開発者が快適と感じる言語を使用できるので、生産性を最大化できます。

柔軟なライセンス体系

  • どのライセンスでも、開発と運用に両方の用途で使用可能です。

  • どのライセンスでも、複数のアプリケーションで利用可能です。つまり、保有しているライセンスを複数アプリケーションで共有できます。

  • ライセンスを、開発担当者から運用開始後の使用者であるエンドユーザに移管することができます。

  • ライセンスは、必要な時にいつでもアップグレードできるので安心です。(購入後3年間は、年間保守加入者に限り、上位のライセンスに定価の差額でアップグレード可能です。)


用途と予算に簡単に合わせられることができ、また、それらを要望に合わせて調整することができます。

最高のユーザ サポート

  • Gurobi開発チームが後ろに控えた、博士号を持つ最適化のエキスパートが、お客様の質問に対し最適な回答を提供します。


サポートを依頼後、迅速に回答が得られます。

機能概要詳細
最新アルゴリズムの高度な実装

  • LPソルバー: 主双対シンプレックス アルゴリズム、クロス オーバーを伴う並列バリア アルゴリズム、並列最適化、シフティング アルゴリズム

  • QPソルバー: シンプレックス、並列バリア アルゴリズム

  • QCPソルバー: 並列SOCPバリア アルゴリズム

  • MIPソルバー: 決定論的、並列分枝カット法、新しいツリー オブ ツリー探索、複数のデフォルト ヒューリスティックス、暫定解改善、切除平面法、対称性検出
連続変数モデルの機能

  • 決定論的または非決定論的な並列計算により、実行マシンのコア数の恩恵を最大限に享受可能

  • 最急降下辺、devex、部分プライシングを含む複数のシンプレックス プライシング オプション

  • 近似最小次数と頂点セパレータ入れ子切断を含む、バリアfill-reducing orderingオプション

  • 斉次アルゴリズムおよび標準的なバリア アルゴリズム

  • 複数の初期バリア クロス オーバー基底の選択オプション

  • 優れた基底または解ベクトルを使ったシンプレックスのウォーム スタート

  • 大アスペクトレシオ(変数の数と制約数の比)モデルで、シフティング(篩)を自動で使用

  • IIS(Irreducible Infeasible Subsystem)の効率的な検出法

  • 実行不能なモデルで、制約違反を最小化するための実行可能性緩和の機能

  • 非有界モデルについて、非有界性を証明する計算

  • 実現不能モデルについて、実行不能性を証明する計算

混合整数計画問題の機能

  • 17種類の異なる切除平面

  • 高度なサブMIP法を含む、14種類の整数解ヒューリスティックス

  • ノード プリソルブ

  • ユーザが定義したカットと遅効制約をサポート

  • 離れた類似サブ探索木を検出可能

  • 対称性の検出

  • 半連続 (semi-continuous) 変数、半整数 (semi-integer) 変数のサポート

  • Irreducible Infeasible Subsystem (IIS) の効率的な検出

  • 実現不可能モデルに対して制約違反を最小化するために、制約を緩和する機能

  • 解プールによって、ひとつの実現可能解への複数回アクセス

  • コールバック機能の拡張

  • MIPの開始点指定のサポート

プリソルブ

  • 6種類のLPモデル縮小方法

  • 15種類のMIPs特有なモデル縮小方法

  • 例による縮小:集合処理、境界強化、係数縮小、レデュースト コスト固定、探索、優越

  • 連続モデルの自動双対化

  • 二次目的関数、二次制約の自動線形化


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