Avaliações e Detalhes do Produto Gurobi Optimizer

Capacidade de resolver uma ampla gama de problemas de otimização, como Programação Linear, Programação Linear Inteira Mista, Programação Não Linear Convexa, etc., o que torna qualquer empresa capaz de resolver problemas complexos de cadeia de suprimentos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sua incapacidade de resolver problemas de otimização não convexos, pré-requisito de formação em modelagem matemática que leva a requisitos de treinamento intensivo, licença comercial cara Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Se você é um usuário do cplex, pode facilmente usar o pacote gurobi. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas funções apresentam baixo desempenho, como a função relacionada à dica da solução ótima. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É conveniente de usar com um ótimo grupo de comunidade e atualizações regulares. Tive experiência usando o Gurobi Optimizer no processo de aprendizado de otimização (desde a otimização inteira mais básica até a otimização linear, e mais complexas), e usei para resolver muitos problemas de lição de casa e projetos de curso.

Mais tarde, tive a oportunidade de trabalhar em um projeto de ciência de dados que envolve trabalho intensivo em otimização e usei novamente o Gurobi Optimizer. Na maioria dos casos, a otimização linear ou até mesmo a otimização inteira já é suficiente para resolver os problemas reais de negócios. Raramente acontece que modelos mais complicados são necessários, mas eles também podem ser convertidos em modelos lineares com alguns truques ou algo assim.

O Gurobi Optimizer é muito eficiente em termos de tempo, pois pode resolver um problema de otimização com milhares de variáveis e dezenas de milhares de restrições em apenas alguns minutos. Isso é bastante essencial na prática porque não só pode tornar o processo de construção muito mais fácil (você pode fazer múltiplas tentativas e erros em um período de tempo relativamente curto e dar a si mesmo menos pressão de tempo..) mas também tornar seu algoritmo implantável na realidade, especialmente no caso de a empresa precisar tomar alguma decisão ótima de maneira oportuna (digamos, precisar rodar a otimização toda semana, todo dia, ou até mesmo a cada hora)! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A sintaxe poderia ter sido mais direta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gurobi APIs para Python é fácil de implementar. O desempenho em modelos MILP e de Programação Quadrática é muito bom. Há melhorias de desempenho com a nova versão 9.1. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Converter problemas não lineares em uma formulação Linear ou Quadrática. Modelos não lineares complexos podem precisar de técnicas de decomposição para superar problemas de escala para problemas de maior tamanho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Capacidade de resolver diversos problemas de otimização, como programação linear (LP), programação quadrática (QP), solucionador de programação linear inteira mista (MILP), programação inteira mista (MIP) de forma muito rápida e eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não encontrei nenhum. Eu estava completamente satisfeito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu usei o Gurobi como uma biblioteca em Python. O Gurobi é super rápido em resolver problemas de programação linear e dinâmica. É muito fácil codificar a função objetivo e todas as restrições no Gurobi. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não está disponível gratuitamente. Você precisa ter um pouco de familiaridade com programação de computadores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gurobi oferece excelente suporte para Python e Matlab. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho que se o Gurobi puder oferecer mais exemplos práticos, isso ajudará os desenvolvedores a reduzir significativamente o tempo explorando como usá-lo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil de construir modelos usando a interface Python. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele não é capaz de resolver programas não lineares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu particularmente gosto dos recursos extensivos disponíveis, juntamente com exemplos úteis tanto para novos usuários quanto para usuários experientes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como iniciante, tive alguns problemas ao configurar o Gurobi no ambiente Python, mas novamente a documentação se mostrou realmente útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O melhor do Gurobi Optimizer é sua capacidade de resolver cada vez mais expressões não lineares. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Recursos do Python-Gurobi. A documentação é limitada e não está bem explicada. Precisa de mais exemplos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.