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Gurobi与Python资源。

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简介:
该资源专注于利用Gurobi优化求解器,并结合Python编程语言进行开发。它提供了一系列关于Gurobi在Python环境中的应用示例和技术指导,旨在帮助用户更高效地解决复杂的优化问题。 学习者可以通过此资源深入理解Gurobi的强大功能,并掌握将其集成到Python项目中的最佳实践。 此外,该资源也涵盖了Gurobi与其他Python库的协同工作方式,为用户构建更完善的优化解决方案奠定基础。

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客服
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  • GurobiPython
    优质
    本资源集涵盖了使用Gurobi优化库进行数学建模和问题求解的相关教程、案例及代码示例,特别适合于利用Python语言开发的应用场景。 关于Gurobi Python资源的信息如下:提供了一系列教程、文档以及示例代码来帮助用户更好地理解和使用Gurobi优化库进行Python编程。这些资源覆盖了从入门到高级应用的各个层面,适合不同技术背景的学习者参考学习。希望这能为正在寻找如何利用Gurobi解决复杂优化问题的人们带来帮助和启发。
  • 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。
  • GurobiPython的详细入门指南
    优质
    本指南详尽介绍了如何使用Python接口操作Gurobi优化软件,适合初学者快速掌握模型构建、求解及结果分析技巧。 该文档包含三个PPT文件:Gurobi入门、Gurobi+Python知识点讲解以及Gurobi+Python实战。其中的“Gurobi入门”部分介绍详尽,并附有代码截图,对于有兴趣学习的相关人士来说是一份不错的参考资料。如果有需要的话可以下载使用。
  • Gurobi学习料(中英文)
    优质
    本资料集为初学者提供全面的Gurobi优化库教程,涵盖安装指南、编程示例及常见问题解答,支持中英双语学习。 提供详细的Gurobi学习教程,涵盖从安装到基本使用的全过程,并介绍如何与Python结合使用。该教程适合初学者阅读,包含详尽的中英文指导内容。
  • Gurobi优化器参考料手册
    优质
    《Gurobi优化器参考资料手册》提供了详尽的技术文档,涵盖线性规划、混合整数编程等领域的模型构建和参数设置方法,是使用Gurobi求解复杂问题的重要指南。 GUROBI优化器参考手册提供了关于如何使用GUROBI优化求解器的详细指南和技术文档。该手册涵盖了模型构建、参数设置以及各种编程语言接口的使用方法等内容,是用户了解和掌握GUROBI功能的重要资源。
  • Gurobi Ruby绑定:基于C++的Gurobi API
    优质
    Gurobi Ruby绑定提供了一个接口,使Ruby程序员能够利用Gurobi优化引擎的功能。它封装了底层C++库,使得资源分配、路径规划等问题求解更加便捷。 Gurobi 是一个基于 C++ Gurobi API 的 Ruby 绑定工具。安装前提条件包括:已安装的 C++ (g++) 和 Gurobi 5.5,并且环境变量 GUROBI_HOME 已设置(例如 /opt/gurobi550/linux64)。 **安装方法** 1. 使用 rubygems.org 安装: ``` $ gem install gurobi ``` 2. 或者从 GitHub 下载或克隆仓库,步骤如下: 创建工作目录并进入该目录: ```sh $ mkdir [YOUR_WORK_DIR] $ cd [YOUR_WORK_DIR] ``` 克隆 Gurobi 项目: ```sh $ git clone https://github.com/fuminori-ido/gurobi.git ``` 3. 进入下载的 gurobi 目录并运行构建命令: ``` $ cd gurobi $ rake build ``` 4. 安装 gem 包: ```sh $ gem install pkg/gurobi-N.NN.NN.gem # replace NN with the actual version number. ```
  • 使用Pyomo和GurobiPython实例分析
    优质
    本实例教程深入剖析了利用Python语言结合Pyomo建模系统及Gurobi优化求解器解决复杂数学规划问题的方法与技巧。 该资源提供了一个关于新生入学分班问题的算例求解方法。此案例包含了五个逐步深入的小题,并通过Python调用Pyomo分别对这五个小题进行了建模与求解,是学习规划求解问题建模及编写Pyomo代码的理想资料。所有的问题描述均为英文,可以使用BD进行翻译以更好地理解内容。同时对照查看原文和译文也有助于提高英语水平。
  • PyANP: Python ANP模块-
    优质
    PyANP是一款专门用Python编写的处理ANP(析取网络过程)问题的工具包。它提供了一系列易于使用的功能和模块来帮助用户分析复杂决策结构,包括但不限于构建模型、数据分析及可视化等。此项目开源,欢迎贡献代码和提出建议,共同丰富和完善PyANP的功能与资源。 Yan 和 Python 库非常有用: 对扩展理论感兴趣的 ANP/AHP 研究人员、需要进行计算的从业者以及希望学习该理论的学生都将从中受益;同时它也适用于出版工作的从业者和理论家。 安装步骤: 首先,你需要安装 Jupyter 和 Python。最简单的方法是通过 Anaconda 安装带有Python 3.6的版本。 完成上述步骤后,你可以直接从终端(或 Windows 控制台)使用 pip 命令来安装 pyanp: ``` pip install pyanp ``` 或者如果你想安装最新的技术版,请执行以下命令: ``` pip install git+https://github.com/wjladams/pyanp.git ``` 教程/文档: - 如何开始:提供入门指南,帮助用户快速上手使用pyanp。 - 程序员参考:为开发者提供的详细编程接口和函数说明。 Gitlab 与 Github: 目前主要开发在Github上进行,并且代码也同步到了 GitLab。
  • Gurobi 8.1版本
    优质
    Gurobi 8.1是一款先进的数学优化软件,为企业提供高效的线性、混合整数和二次规划解决方案,助力决策者解决复杂问题。 Gurobi 8.1版本提供了一系列强大的优化功能,适用于解决复杂的数学规划问题。它支持多种类型的模型构建与求解方法,并且拥有高效的内核算法以处理大规模数据集。此外,该软件包还提供了详细的文档和技术支持资源来帮助用户更好地理解和使用其高级特性。 (虽然原文中提到需要去掉联系方式和链接,但提供的描述性文本本身并未包含这些信息。)
  • Gurobi-9.1.0-x64.msi
    优质
    Gurobi-9.1.0-x64.msi 是Gurobi优化器软件的安装程序,适用于64位Windows系统。该版本提供强大的数学编程求解功能,支持线性规划、混合整数规划等模型。 最快的线性规划求解器是Gurobi,适用于Windows 64位版本,并且可以与Python、R等多种统计语言配合使用。我亲自试用过,效果很好。官网下载速度较慢,建议寻找其他途径获取MSI文件。