Gurobi
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| 開發者 | Gurobi最佳化有限公司 |
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| 首次發布 | 2009年 |
| 當前版本 | 11.0（2023年11月）[1] |
| 操作系統 | 類Unix系統、macOS以及Microsoft Windows |
| 類型 | 最佳化 |
| 網站 | gurobi.com |
Gurobi有時會被翻譯為古洛比或古羅比，是由Gurobi最佳化有限公司開發用於計算最優解的軟件。該軟件是BIGDATA2022年第一季度「影響力50強名單」後附的59個榮譽獎獲得者之一。[2]
歷史
軟件由顧宗浩（Zonghao Gu）、愛德華·羅斯伯格（Edward Rothberg）和羅伯特·比克斯比（Robert Bixby）這三人開發，而該軟件的名字便來源於這三者姓氏的前兩個字母。[3]
Gurobi是一個用於求解數值規劃問題的求解器。它能夠用於求解線性規劃、二次規劃、二次約束規劃、混合整數線性規劃[4]、解混合整數二次規劃以及混合整數二次約束規劃的問題。與其他的求解器相比，Gurobi所能求解的基準問題更多，而且求解的速度更快。[5]
2016年，佐治亞理工學院的比斯特拉·迪爾基娜博士討論了如何在可持續計算領域使用Gurobi進行生態廊道的優化工作，其研究對象包括蒙大拿州的灰熊及狼獾。[6]2018年，《紐約時報》報道美國人口普查局利用Gurobi進行人口普查區的重建實驗，以實現降低隱私風險的目的。[7]美國國家橄欖球聯盟在2014年至2019年間使用Gurobi來制定其比賽時間表。[8][9]
2020年，Gurobi與通用電氣數字公司電網解決方案、佛羅里達大學和認知分析合作開展了一個規劃和安排日前電力供應的項目。[10]2021年，DoorDash公司使用Gurobi結合機器學習來解決調度問題。[11]2022年，《CIOReview》雜誌重點介紹了Gurobi及其對電信行業所帶來的影響。[12]2023年，法航使用Gurobi為其決策支持工具提供支持，該決策支持工具可以對航班和飛機進行最佳化分配，甚至在進行分配時還可以考慮到油耗以及飛機飛行時間等限制條件。[13][14]
參考文獻
- ^ Gurobi release and support history. Gurobi Optimization. [2024-02-02]. （原始內容存檔於2023-06-06）.
- ^ Gutierrez, Daniel. The insideBIGDATA IMPACT 50 List for Q1 2022. insideBIGDATA. 2022-01-10 [2023-04-26]. （原始內容存檔於2024-02-02） （美國英語）.
- ^ INFORMS. Gurobi Optimization. INFORMS. [2023-04-26]. （原始內容存檔於2023-05-21） （美國英語）.
- ^ Junkyu Lee, William Lam, Rina Dechter. Benchmark on DAOOPT and GUROBI with the PASCAL2 Inference Challenge Problems (PDF). 2011 [2022-02-17]. （原始內容存檔 (PDF)於2022-02-27） （英語）.
- ^ Bernhard Meindl, Matthias Templ. Analysis of Commercial and Free and Open Source Solvers for the Cell Suppression Problem (PDF). Transactions on Data Privacy. 2013, 6: 147–159 [2024-02-02]. （原始內容存檔 (PDF)於2023-03-02） （英語）.
- ^ Computing cost-effective wildlife corridors. Mongabay Environmental News. 2016-11-11 [2023-04-26]. （原始內容存檔於2023-06-25） （美國英語）.
- ^ Hansen, Mark. To Reduce Privacy Risks, the Census Plans to Report Less Accurate Data. The New York Times. 2018-12-05 [2023-04-26]. ISSN 0362-4331. （原始內容存檔於2023-06-29） （美國英語）.
- ^ Meet the minds behind the 2019 NFL schedule: Mike North and Charlotte Carey. NFL. [2023-04-26]. （原始內容存檔於2023-06-23） （美國英語）.
- ^ An Introduction to the National Football League Scheduling Problem using (PDF). Carnegie Mellon University. [2024-02-02]. （原始內容存檔 (PDF)於2023-06-23）.
- ^ High-Performance Computing Helps Grid Operators Manage Increasing Complexity | PNNL. pnnl.gov. [2023-04-26]. （原始內容存檔於2023-09-27）.
- ^ Shenwai, Tanushree. How DoorDash Uses Machine Learning ML And Optimization Models To Solve Dispatch Problem. MarkTechPost. 2021-08-23 [2023-04-26]. （原始內容存檔於2023-10-05） （美國英語）.
- ^ Gurobi Optimization: Better Business Decisions with Mathematical Optimization. CIOReview. [2023-04-26]. （原始內容存檔於2023-06-24） （英語）.
- ^ Lin, Belle. Startups Want to Help Airlines Prevent Tech Meltdowns. WSJ. [2023-06-23]. （原始內容存檔於2023-07-28） （美國英語）.
- ^ Lin, Belle. Southwest Meltdown Shows Airlines Need Tighter Software Integration. WSJ. [2023-06-23]. （原始內容存檔於2023-03-30） （美國英語）.