Avis et détails du produit Gurobi Optimizer

Capacité à résoudre un large éventail de problèmes d'optimisation tels que la programmation linéaire, la programmation linéaire en nombres entiers mixtes, la programmation non linéaire convexe, etc., ce qui permet à toute entreprise de résoudre des problèmes complexes de chaîne d'approvisionnement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Son incapacité à résoudre des problèmes d'optimisation non convexes, la nécessité d'un bagage en modélisation mathématique conduisant à des exigences de formation intensive, une licence commerciale coûteuse Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Si vous êtes un utilisateur de cplex, vous pouvez facilement utiliser le package gurobi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines fonctions montrent une faible performance, telles que la fonction liée à l'indice de la solution opt. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est pratique à utiliser avec un excellent groupe de communauté et des mises à jour régulières. J'ai eu l'expérience d'utiliser Gurobi Optimizer dans le processus d'apprentissage de l'optimisation (de l'optimisation entière la plus basique à l'optimisation linéaire, et des plus complexes), et je l'ai utilisé pour résoudre de nombreux problèmes de devoirs et projets de cours.

Plus tard, j'ai eu l'occasion de travailler sur un projet de science des données qui implique un travail intensif sur l'optimisation et j'ai pu à nouveau utiliser Gurobi Optimizer. Dans la plupart des cas, l'optimisation linéaire ou même l'optimisation entière est déjà suffisante pour résoudre les problèmes commerciaux réels. Il est rare que des modèles plus compliqués soient nécessaires, mais ils peuvent également être convertis en modèles linéaires avec quelques astuces ou autres.

Gurobi Optimizer est très efficace en termes de temps, car il peut résoudre un problème d'optimisation avec des milliers de variables et des dizaines de milliers de contraintes en quelques minutes seulement. Cela est assez essentiel en pratique car cela peut non seulement rendre le processus de construction beaucoup plus facile (vous pouvez faire plusieurs essais et erreurs dans un laps de temps relativement court et vous donner moins de pression temporelle..) mais aussi rendre votre algorithme déployable en réalité, surtout dans le cas où l'entreprise a besoin de prendre une décision optimale en temps opportun (disons qu'il faut exécuter l'optimisation chaque semaine, chaque jour, ou même chaque heure) ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La syntaxe aurait pu être plus simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les API Gurobi pour Python sont faciles à mettre en œuvre. Les performances sur les modèles de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) et de programmation quadratique sont très bonnes. Il y a des améliorations de performance avec la nouvelle version 9.1. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Convertir des problèmes non linéaires en une formulation linéaire ou quadratique. Des modèles non linéaires complexes pourraient nécessiter des techniques de décomposition pour surmonter les problèmes d'échelle pour des problèmes de plus grande taille. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Capacité à résoudre divers problèmes d'optimisation tels que la programmation linéaire (PL), la programmation quadratique (PQ), le solveur de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (PLNE), la programmation en nombres entiers mixtes (PNE) très rapidement et de manière efficace. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'en ai trouvé aucun. J'étais pleinement satisfait. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai utilisé Gurobi comme bibliothèque en Python. Gurobi est très rapide pour résoudre des problèmes de programmation linéaire et dynamique. C'est très facile de coder la fonction objective et toutes les contraintes dans Gurobi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'est pas disponible gratuitement. Vous devez être un peu familier avec la programmation informatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Gurobi offre un excellent support pour Python et Matlab. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je pense que si Gurobi peut offrir plus d'exemples pratiques, cela aidera les développeurs à réduire considérablement le temps passé à explorer comment l'utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile de créer des modèles en utilisant l'interface Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'est pas capable de résoudre des programmes non linéaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime particulièrement les ressources étendues disponibles ainsi que les exemples utiles pour les utilisateurs nouveaux et expérimentés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant que débutant, j'ai eu quelques problèmes pour configurer Gurobi dans l'environnement Python, mais encore une fois, la documentation s'est avérée vraiment utile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le meilleur atout du Gurobi Optimizer est sa capacité à résoudre de plus en plus d'expressions non linéaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ressources Python-Gurobi. La documentation est limitée et mal expliquée. Elle a besoin de plus d'exemples. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.