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Gurobi Optimizer V.7.0

パフォーマンス改善

Gurobi Optimizerは、過去においても新バージョンのリリースの度に劇的なパフォーマンスの改善を実現してきました。最新バージョンGurobi Optimizer 7.0におきましても、過去のバージョン6.5から更なるパフォーマンス改善を達成しました。

本バージョンにおけるパフォーマンス改善は、下記のとおりです。

MIP(混合整数計画)全体的に19%の速度向上を実現し、求解に100秒以上かかっていた問題に対しては30%もの速度向上を実現
LP(線形計画)全体的に10%の速度向上を実現し、求解に100秒以上かかっていた問題に対しては25%もの速度向上を実現
QCP(二次制約問題)全体的に46%の速度向上を実現し、求解に100秒以上かかっていた問題に対しては66%もの速度向上を実現
MIQCP(混合整数二次制約)全体的に48%の速度向上を実現し、求解に100秒以上かかっていた問題に対しては164%もの速度向上を実現
MIQP(混合整数二次計画)全体的に9%の速度向上を実現し、求解に100秒以上かかっていた問題に対しては18%もの速度向上を実現

Pythonモデリング機能強化

Pythonモデリングインターフェースを、大幅に強化しました。数理モデルから効率的な実装に変換する作業を更に簡潔にする、新しいメソッドとクラスを提供します。

多目的最適化のサポート

対象モデルに複数の独立した目的関数を関連付けし、多目的関数モデルに対してブレンドされた、または辞書式の最適化を実行できます。

MIP解プールのサポート

MIPモデルに対して、単一解より多くの解を取得できるようになりました。具体的には、N最適解、または最適解から指定したギャップ(最適解から乖離)より小さいN解を要求できます。

一般制約式の導入

幾つかの頻出する制約条件を、自分自身で線形制約に変換しなくても入力できます。具体的には、下記のような制約タイプを加えることができます。

  • MIN/MAX制約: 他の決定変数のセットで、min/maxに等しい決定変数を設定します。
  • ABS 制約: 他のいくつかの決定変数の絶対値に等しい決定変数を設定します。
  • AND/OR 制約: AND/ORはその他の0-1決定変数のセットに対して、論理的に等しい0-1決定変数を設定します。
  • インジケータ制約: 0-1変数が、特定値となる場合のみ線形制約を適応させます。

チューニング基準のサポート

以前のリリースでは、チューニングツールは、常にギャップ(最適値との乖離)を最小化する設定を見つけようとしていました。新しいTuneCriterionパラメータを使用することで、最適下界値、最適上界値、またはギャップを探索することができます。

Mac上でのPython 3.5のサポート

Mac上でのPython 3.5サポートを追加したことで、Gurobi Version 7.0は、よく知られているプラットフォームの全てをサポートするようになりました。Mac上でAnaconda 3.5も使用することができ、それに含まれるプレビルドされた巨大なライブラリとJupyter Notebook開発環境が利用できます。

バージョン7.0におけるその他の追加機能

上記の機能強化に加えて、下記の機能要望にも応えました。

.NETプロパティサポート

Gurobi パラメータと属性値は、.NETインターフェースの.NETプロパティから取得できます。

ほとんどのプログラムでの余分なupdateコールの抑制

新リリースでは、デフォルトのupdate動作を変更します。新しく作成された変数や制約は、updateを呼び出すことなく参照できます。

追加される新しいパラメータ
  • BestObjStop:新しい終了基準 – 現最良目的関数値が、指定された値と少なくとも同じか良い場合は、MIP計算を終了します。
  • BestBdStop: 新しい終了基準 – 現境界値が、指定された値と少なくとも同じか良い場合は、MIP計算を終了します。
  • InfProofCuts:新しい切除平面タイプ
  • StrongCGCuts:新しい切除平面タイプ
  • DegenMoves: 時々ルート・ヒューリスティック処理が重い場合がありますが、それをユーザ側で無効にできます。
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