"Gurobi" （优化方法）

详细信息

  • TemplateBox[{Gurobi, {URL[http://gurobi.com], None}, http://gurobi.com, HyperlinkActionRecycled, {HyperlinkActive}, BaseStyle -> {Hyperlink}, HyperlinkAction -> Recycled}, HyperlinkTemplate] 是一个商业优化求解器，用于求解具有实数和混合整数变量的线性、二次、二次约束二次和二阶锥问题.
  • 访问以下页面，了解如何获得 Gurobi 许可证的相关信息.
  • Method"Gurobi" 可用于任何凸优化函数，以及与 NMinimize 和相关函数结合使用以解决适当的问题.
  • 方法 "Gurobi" 的可能选项及其相应的默认值是：
  • MaxIterationsAutomatic使用的最大迭代次数
    ToleranceAutomatic用于内部比较的公差

范例

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基本范例  (2)

通过方法 "Gurobi" 最小化 的值，其约束为 ：

通过方法 "Gurobi" 最小化 TemplateBox[{{{, {x, ,, y}, }}}, Norm] 的值，其约束为 ，，且 为整数：

范围  (12)

适用函数  (6)

将 NMaximize 与方法 "Gurobi" 结合使用，以最大化受线性约束的 1-TemplateBox[{{x, +, {2, y}}}, Abs] 的值：

将 ConvexOptimization 与方法 "Gurobi" 结合使用，以最小化 TemplateBox[{{{, {x, ,, {2, , y}}, }}}, Norm] 的值，其约束为 ：

利用解的性质获取最小值和最小化向量：

将 ConicOptimization 与方法 "Gurobi" 结合使用，以最小化 的值，其约束为 ：

使用 SecondOrderConeOptimization 最小化 ，其约束为 ：

将目标定义为 ，将约束定义为 TemplateBox[{{{{a, _, i}, ., x}, +, {b, _, i}}}, Norm]<=alpha_i.x+beta_i,i=1,2：

使用矩阵向量输入求解：

使用 QuadraticOptimization 最小化 ，其约束为 且 ：

将目标定义为 ，将约束定义为 且 ：

使用矩阵向量输入求解：

使用 LinearOptimization 最小化约束为 的 ：

将系数合并为 ，并使用向量变量 ：

可扩展问题  (6)

使用具有非负值的向量变量 最小化约束为 的 Total[x]：

最小化约束为 的 Total[x]，其中 为非负整数值向量：

使用向量变量 ，最小化约束为 的 Total[x]：

最小化位于 10,000 维单位球内的点的整数值坐标之和：

最小化 ，其中 为对称半定矩阵，约束为 ：

最小化 x.Q.x+Total[x]，其中 为稀疏对称半定矩阵，约束为 Total[x]≥1：