Ease of use, rich model support and good documentation Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Cost. The license was not cheap when we used it. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Capacità di risolvere un'ampia gamma di problemi di ottimizzazione come la Programmazione Lineare, la Programmazione Lineare a Numeri Interi Misti, la Programmazione Non Lineare Convessa, ecc., che rende qualsiasi azienda in grado di risolvere complessi problemi di catena di approvvigionamento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
La sua incapacità di risolvere problemi di ottimizzazione non convessi, il prerequisito di un background in modellazione matematica che porta a requisiti di formazione intensiva, licenza commerciale costosa Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Se sei un utente di CPLEX, puoi facilmente utilizzare il pacchetto Gurobi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Alcune funzioni mostrano basse prestazioni, come la funzione relativa al suggerimento della soluzione ottimale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
È conveniente da usare con un grande gruppo di comunità e aggiornamenti regolari. Ho avuto esperienza nell'utilizzo di Gurobi Optimizer nel processo di apprendimento dell'ottimizzazione (dall'ottimizzazione intera più basilare all'ottimizzazione lineare, e altre più complesse), e l'ho usato per risolvere molti problemi di compiti a casa e progetti di corso.
Successivamente, ho avuto l'opportunità di lavorare su un progetto di data science che coinvolgeva un lavoro intensivo sull'ottimizzazione e ho potuto nuovamente utilizzare Gurobi Optimizer. Nella maggior parte dei casi, l'ottimizzazione lineare o anche l'ottimizzazione intera è già sufficiente per risolvere i problemi aziendali reali. È raro che siano richiesti modelli più complicati, ma possono anche essere convertiti in modelli lineari con alcuni trucchi o simili.
Gurobi Optimizer è molto efficiente in termini di tempo, in quanto può risolvere un problema di ottimizzazione con migliaia di variabili e decine di migliaia di vincoli in pochi minuti. Questo è piuttosto essenziale nella pratica perché non solo può rendere il processo di costruzione molto più semplice (puoi fare molte prove ed errori in un periodo di tempo relativamente breve e darti meno pressione temporale..) ma anche rendere il tuo algoritmo implementabile nella realtà, specialmente nel caso in cui l'azienda abbia bisogno di prendere una decisione ottimale in modo tempestivo (diciamo che è necessario eseguire l'ottimizzazione ogni settimana, ogni giorno, o anche ogni ora)! Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
La sintassi avrebbe potuto essere più semplice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Le API Gurobi per Python sono facili da implementare. Le prestazioni sui modelli MILP e di Programmazione Quadratica sono molto buone. Ci sono miglioramenti delle prestazioni con la nuova versione 9.1. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
È necessario convertire i problemi non lineari in una formulazione Lineare o Quadratica. I modelli complessi non lineari potrebbero richiedere tecniche di decomposizione per superare i problemi di scalabilità per problemi di dimensioni maggiori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Capacità di risolvere diversi problemi di ottimizzazione come la programmazione lineare (LP), la programmazione quadratica (QP), il risolutore di programmazione lineare a numeri interi misti (MILP), la programmazione a numeri interi misti (MIP) in modo molto rapido ed efficiente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Non ne ho trovati. Ero completamente soddisfatto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Ho usato Gurobi come libreria in Python. Gurobi è estremamente veloce nel risolvere problemi di programmazione lineare e dinamica. Puoi usare Gurobi anche con un'esperienza di programmazione di base. È molto facile codificare la funzione obiettivo e tutti i vincoli in Gurobi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Non è disponibile gratuitamente. Devi essere un po' familiare con la programmazione informatica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Gurobi offre un eccellente supporto per Python e Matlab. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Penso che se Gurobi potesse offrire più esempi pratici, questo aiuterebbe gli sviluppatori a ridurre significativamente il tempo necessario per esplorare come utilizzarlo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Facile costruire modelli usando l'interfaccia Python. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Non è in grado di risolvere programmi non lineari Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Mi piacciono particolarmente le risorse estese disponibili insieme a esempi utili sia per i nuovi utenti che per quelli esperti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
Come principiante ho avuto alcuni problemi a configurare Gurobi nell'ambiente Python, ma ancora una volta la documentazione si è rivelata davvero utile. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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Come posso risolvere l'ottimizzazione non lineare con Gurobi Optimizer?
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