"Gurobi" (最適化メソッド)

詳細

  • TemplateBox[{Gurobi, {URL[http://gurobi.com], None}, http://gurobi.com, HyperlinkActionRecycled, {HyperlinkActive}, BaseStyle -> {Hyperlink}, HyperlinkAction -> Recycled}, HyperlinkTemplate]は，線形，二次，二次制約付き二次，二階の，実変数および混合整数変数を持つ円錐問題のための商用最適化ソルバである．
  • Gurobiのライセンスに関する情報は，Gurobiのライセンスを取得するを参照されたい．
  • Method"Gurobi"は，任意の凸最適化関数で，また適切な問題についてはNMinimizeおよび関連関数で使うことができる．
  • 次は，"Gurobi"法の可能なオプションと対応するデフォルト値である．
  • MaxIterationsAutomatic使用する最大反復回数
    ToleranceAutomatic内部比較で使用する許容範囲

例題

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例  (2)

"Gurobi"法を使い，制約条件 に従って を最小にする：

"Gurobi"法を使い，整数 について , という制約条件に従ってTemplateBox[{{{, {x, ,, y}, }}}, Norm]を最小にする：

スコープ  (12)

適用可能な関数  (6)

NMaximizeを"Gurobi"法で使い，線形制約条件に従って1-TemplateBox[{{x, +, {2, y}}}, Abs]を最大化する：

ConvexOptimizationを"Gurobi"法で使い，に従ってTemplateBox[{{{, {x, ,, {2, , y}}, }}}, Norm]を最小化する：

解の特性を使って最小値と最小化ベクトルを得る：

ConicOptimizationを"Gurobi"法で使い，に従って を最小化する：

SecondOrderConeOptimizationを使い，に従って を最小化する：

目的を ，制約条件をTemplateBox[{{{{a, _, i}, ., x}, +, {b, _, i}}}, Norm]<=alpha_i.x+beta_i,i=1,2と定義する：

行列ベクトル入力を使って解く：

QuadraticOptimizationを使い，およびに従って を最小化する：

目的を，制約条件を および と定義する：

行列ベクトル入力を使って解く：

LinearOptimizationを使い，に従って を最小化する：

係数を組み合せて とし，ベクトル変数 を使う：

スケーラブルな問題  (6)

制約条件 に従ってTotal[x]を最小化する．ただし， は非負の値のベクトル変数である：

制約条件 に従ってTotal[x]を最小化する．ただし， は非負の整数値ベクトルである：

制約条件に従ってTotal[x]を最小化する．ただし， はベクトル変数である：

10,000次元単位球体内の点の整数値座標の合計を最小化する：

半定値対称行列 について，制約条件 に従って を最小にする：

疎な半定値対称行列 について，Total[x]≥1に従ってx.Q.x+Total[x]を最小にする：