Reseñas y detalles del producto de Gurobi Optimizer

Ability to solve wide range of optimization problems such as Linear Programming, Mixed-Integer Linear Programming, Convex Non-Linear Programming,etc. which makes any company able to solve complex supply chain problems Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Its inability to solve non-convex optimization problems, prerequiste of mathemtical modelling backgroung leading to intensive training requirements, expensive commerical license Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si eres usuario de cplex, puedes usar fácilmente el paquete gurobi. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas funciones muestran un bajo rendimiento, como la función relacionada con la sugerencia de la solución óptima. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es conveniente de usar con un gran grupo de comunidad y actualizaciones regulares. He tenido experiencia usando Gurobi Optimizer en el proceso de aprendizaje de optimización (desde la optimización entera más básica hasta la optimización lineal, y más complejas), y lo usé para resolver muchos problemas de tareas y proyectos de curso.

Más adelante, tuve la oportunidad de trabajar en un proyecto de ciencia de datos que involucraba un trabajo intensivo en optimización y volví a usar Gurobi Optimizer. En la mayoría de los casos, la optimización lineal o incluso la optimización entera es suficiente para resolver los problemas reales de negocio. Rara vez se requieren modelos más complicados, pero también podrían convertirse en modelos lineales con algunos trucos o algo así.

Gurobi Optimizer es muy eficiente en tiempo, ya que puede resolver un problema de optimización con miles de variables y decenas de miles de restricciones en solo unos minutos. Esto es bastante esencial en la práctica porque no solo puede hacer que el proceso de construcción sea mucho más fácil (puedes hacer múltiples pruebas y errores en un período de tiempo relativamente corto y darte menos presión de tiempo...) sino también hacer que tu algoritmo sea desplegable en la realidad, especialmente en el caso de que la empresa necesite tomar una decisión óptima de manera oportuna (digamos que necesita ejecutar la optimización cada semana, cada día, o incluso cada hora). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La sintaxis podría haber sido más sencilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las API de Gurobi para Python son fáciles de implementar. El rendimiento en modelos de Programación Lineal Entera Mixta (MILP) y Programación Cuadrática es muy bueno. Hay mejoras de rendimiento con la nueva versión 9.1. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Convertir problemas no lineales en una formulación lineal o cuadrática. Los modelos no lineales complejos podrían necesitar técnicas de descomposición para superar problemas de escalado en problemas de mayor tamaño. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He utilizado Gurobi como una biblioteca en Python. Gurobi es muy rápido en resolver problemas de programación lineal y dinámica. Puedes usar Gurobi incluso con experiencia básica en programación. Es muy fácil codificar la función objetivo y todas las restricciones en Gurobi. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No está disponible de forma gratuita. Necesitas estar un poco familiarizado con la programación de computadoras. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Gurobi offers excellent support for python and matlab. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I think if Gurobi can offer more hands on examples. This will help developers reducing significant amount of time exploring how to use it. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de construir modelos usando la interfaz de Python. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No es capaz de resolver programas no lineales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gustan especialmente los recursos extensos disponibles junto con ejemplos útiles tanto para usuarios nuevos como experimentados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como principiante, tuve algunos problemas al configurar Gurobi en el entorno de Python, pero nuevamente la documentación resultó ser muy útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The best about Gurobi Optimizer is its capacity to solve more and more non-linear expressions. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Python-Gurobi resources. The documentation is limited and not well explained. It needs more examples. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El Optimizador Gurobi es una de las plataformas que permite a los usuarios plantear sus problemas más difíciles relacionados con los negocios y luego encontrar la mejor solución entre muchas posibilidades. Resuelve problemas importantes en programación lineal, mixta-integrada, cuadrática y muchos otros. Su nueva versión tiene muchas características. Ofrece una mejora significativa en el rendimiento. También la nueva funcionalidad en el Optimizador simplifica su flujo de trabajo. Proporciona un despliegue flexible y resuelve múltiples modelos utilizando muchas máquinas. Este plataforma produce procesos personalizados. Debido a su mayor soporte y servicio, el Optimizador Gurobi se ha demostrado ser el más poderoso. Ofrece una amplia gama de opciones de licencias para adaptarse a las necesidades de la organización y proporciona soluciones rápidamente. Al implementarse, consume menos memoria. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Con muchos aspectos ventajosos, también hay algunos negativos. La aplicación debería estar más actualizada con el tiempo. Además, las características son un poco complejas, lo que dificulta que los usuarios accedan a todas ellas. También el precio debería reducirse. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.