Advertisement

Matlab中的Gurobi求解器

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
简介:Matlab中的Gurobi求解器是一款高效的数学优化工具箱插件,用于解决线性规划、混合整数规划等复杂问题,帮助用户快速获得高质量解决方案。 求解器适用于MATLAB 2020及以下版本。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MatlabGurobi
    优质
    简介:Matlab中的Gurobi求解器是一款高效的数学优化工具箱插件,用于解决线性规划、混合整数规划等复杂问题,帮助用户快速获得高质量解决方案。 求解器适用于MATLAB 2020及以下版本。
  • Gurobi和Mosek安装及在MATLAB通过YALMIP工具箱进行调用...
    优质
    本文档提供了详细的步骤介绍如何安装并配置Gurobi和Mosek优化求解器,并且说明了如何利用MATLAB环境下的YALMIP工具箱来方便地调用这些强大的数学规划引擎。对于需要在MATLAB中进行线性和非线性优化问题建模与解决的研究者或工程师来说,具有很高的参考价值。 在MATLAB中使用YALMIP工具箱调用Gurobi求解器或MOSEK求解器的安装配置服务。全程远程协助确保安装成功。若未能成功,店主承诺全额退款。 仅安装一个求解器的服务费用为50元;同时安装两个求解器(即Gurobi和MOSEK)的服务费用为100元。
  • 利用MATLABGurobi进行生产库存优化
    优质
    本研究运用MATLAB结合Gurobi优化求解器,致力于解决复杂的生产与库存管理问题,通过建模和算法设计实现资源的有效配置与成本最小化。 生产库存优化建模:1.代码内容包括使用MATLAB调用gurobi进行求解;2.软件版本为MATLAB 2018b及Gurobi教育版;3.该领域涉及运筹优化建模与求解;4.适合本科、硕士等教研学习使用。
  • facility-location-gurobi: 使用Gurobi进行设施选址问题精准方法
    优质
    本项目致力于运用Gurobi优化器解决复杂的设施选址问题,通过精确算法模型来实现成本最小化和效率最大化。 使用Gurobi解决设施位置问题的精确方法示例:python model/solver.py data/ap10_2.txt
  • 利用Python和Gurobi车辆路径问题
    优质
    本项目运用Python编程语言结合Gurobi优化库,高效解决复杂的车辆路径规划问题,旨在最小化配送成本与时间。 在车辆路径问题中,需要由一个车队将货物从仓库运输到预先指定的客户点上。所有车辆都是同质的,并且只能从仓库出发,在完成对客户的配送后返回仓库。每个客户点仅能被一辆车访问一次。决策的核心在于确定每辆车的最佳行驶路线,因为不同的路径会导致不同的成本变化。最终的目标是使整个车队执行任务时的成本最小化。 为了解决这个问题,可以构建一个数学模型来优化车辆的行驶距离以达到总成本最低的目的,并使用Python和Gurobi这样的工具搭建具体的求解框架,从而找到最优的线路配置方案,使得所有车辆总的行驶距离最短。
  • Python-Gurobi-gurobi
    优质
    本资源深入讲解如何使用Python编程语言结合Gurobi优化库进行数学建模与求解问题,适用于初学者及进阶用户。 学习如何用Python结合Gurobi进行编程(中文教程)。关于Gurobi的使用,可以参考相关文档和资源来掌握其在Python中的应用方法。
  • 利用MATLABintlinprog决TSP问题
    优质
    本简介探讨了如何运用MATLAB中的intlinprog函数来优化解决旅行商问题(TSP),通过线性整数规划方法寻求最短回路。 本段落介绍了如何使用MATLAB中的求解器intlinprog来解决包含52个城市的旅行商问题(TSP)。通过将该问题转化为二元整数规划的形式,可以找到连接所有城市并返回起点的最短路径。在这个案例中,初始设置为52个城市,但可以通过修改`nStops`变量轻松调整规模以适应不同大小的问题。 然而,在直接应用intlinprog求解器后得到的结果可能会包含子回路(即多个独立环),而不是单一连续路径覆盖所有城市。因此,需要通过迭代过程检测这些子回路,并添加相应的约束条件,然后重新运行优化算法,直到消除所有的子回路并获得一个有效的TSP解决方案为止。
  • MATLABIPOPT插件安装包
    优质
    该简介主要介绍如何在MATLAB环境中安装和配置用于优化问题求解的IPOPT插件。IPOPT是一款高效的非线性规划求解器,通过ASL接口与MATLAB集成,能够处理大规模约束优化任务。 在MATLAB环境中使用IPopt是一种强大的非线性优化求解器的方法,适用于解决复杂的数学问题。该工具由Hans Biegler、Jorge Nocedal 和 Andrew Wächter 等人开发,并依赖于 MUMPS、BLAS和LAPACK等库来高效处理各种类型的非线性优化问题。 要使用MATLAB中的IPopt插件求解器,你需要下载与你的MATLAB版本兼容的特定文件。这些文件通常包括 `optiMEXFiles_mexw64_2_28.zip` 和 `OPTI-xxxxx.zip` 两个压缩包:前者包含了用于连接 IPopt 求解器的 MEX 接口,后者则包含IPopt的核心库和必要的头文件及库文件。 安装步骤如下: 1. **解压文件**:将这两个压缩包解压到一个临时目录中,并确保MATLAB可以访问这些文件。它们将在后续编译过程中被使用。 2. **配置环境变量**:在MATLAB命令窗口输入`addpath`命令,设置路径以包含上述MEX接口文件夹及COPILOT的安装目录(如果需要的话)。 3. **编译MEX 文件**:运行解压后的 MEX 接口安装包中的安装脚本。这通常是一个名为 `install_ipopt.m` 的 .m 文件,它会编译所需的 MEX 文件以在MATLAB环境中使用 IPopt。 4. **配置IPopt**:根据压缩文件的说明来设置路径和环境变量。 5. **测试安装**:编写一个简单的脚本来检查是否成功地安装了IPopt。这包括创建一个非线性优化问题并用`ipopt`函数求解,以确认MATLAB能够正常运行并返回结果。 在实际应用中,你需要定义优化目标、约束条件和初始猜测值来使用 IPopt 求解器。例如: ```matlab options = optimoptions(ipopt); [x,fval] = ipopt(@myObjectiveFunction, @myConstraintFunction, x0, options); ``` 这里 `@myObjectiveFunction` 是你的优化目标函数,`@myConstraintFunction` 则是约束条件的定义,而 `x0` 代表初始猜测值。 安装和使用MATLAB中的IPopt插件求解器需要对MEX接口有一定的了解,并正确配置环境变量。这不仅能帮助你学会如何在 MATLAB 中应用 IPopt 求解器,还能提升你在优化计算方面的知识水平。
  • 使用Python和GurobiTSP问题结合PSO算法
    优质
    本研究利用Python编程语言及Gurobi优化库解决经典的旅行商问题(TSP),并创新性地引入粒子群优化(PSO)算法,旨在提升TSP问题的求解效率与路径优化质量。 本段落介绍了通过Python编程解决TSP问题的两种方法:一是使用Gurobi求解器进行精确求解;二是采用智能算法PSO(粒子群优化)来寻找近似最优解,并绘制出最优路径图。资源中包含了TSP问题的数学模型、上述两种方法对应的Python代码以及实验结果图,非常适合用于学习最优化算法的实际操作练习。此外,还提供了一个生成随机城市的代码片段,用户可以根据需要调整城市数量和规模进行实验。