扫码阅读
手机扫码阅读

运筹优化工具库介绍(一)

66 2024-10-27

我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。

查看原文:运筹优化工具库介绍(一)
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号
运筹优化工具库摘要

运筹优化工具库概述

运筹优化问题的复杂性常常要求使用专门的工具库进行数学建模和解决问题。本文介绍了几种常用的运筹优化工具库,包括CPLEX、Gurobi、OR-Tools、PuLP、Geatpy、Pyomo、Scipy和CVXPY。

CPLEX

CPLEX是IBM开发的商业优化引擎,适用于各种规划问题,提供社区版并支持多种编程语言。CPLEX以高性能和灵活性为特点,支持多目标和并行优化,可通过API或建模语言(如OPL, AMPL, GAMS)使用。

Gurobi

美国开发的Gurobi是一款高效、稳定的大规模优化器,适用于多种优化问题,提供学术版,支持多语言调用,且兼容分布式和云计算。

OR-Tools

Google开源的OR-Tools用于寻找最佳解决方案,支持多种问题类型和编程语言,同时提供统一接口以调用不同的求解器。

PuLP

PuLP是一个Python线性规划库,能够定义优化问题并生成求解文件,支持多种LP求解器和变量类型。

Geatpy

Geatpy是由中国高校学生团队开发的进化算法工具箱,支持多种编码方式和操作库函数,并采用自研矩阵库以加速运算。

Pyomo

Pyomo是一个基于Python的开源软件包,支持构造、求解和分析各种最优化模型,充分利用Python的灵活性。

Scipy

Scipy是一个科学计算库,其子包scipy.optimize提供了多种最优化方法,其中minimize函数为通用优化函数,支持多参数和选项。

CVXPY

CVXPY是一个用于凸优化的Python建模语言,允许自然表达问题并求解,例如带有盒约束的最小二乘问题。

想要了解更多内容?

查看原文:运筹优化工具库介绍(一)
文章来源:
Python学习杂记
扫码关注公众号