Avis et détails du produit 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 Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Its inability to solve non-convex optimization problems, prerequiste of mathemtical modelling backgroung leading to intensive training requirements, expensive commerical license Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Si vous êtes un utilisateur de cplex, vous pouvez facilement utiliser le package gurobi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines fonctions montrent une faible performance, telles que la fonction liée à l'indice de la solution opt. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il est pratique à utiliser avec un excellent groupe de communauté et des mises à jour régulières. J'ai eu l'expérience d'utiliser Gurobi Optimizer dans le processus d'apprentissage de l'optimisation (de l'optimisation entière la plus basique à l'optimisation linéaire, et des plus complexes), et je l'ai utilisé pour résoudre de nombreux problèmes de devoirs et projets de cours.

Plus tard, j'ai eu l'occasion de travailler sur un projet de science des données qui implique un travail intensif sur l'optimisation et j'ai pu à nouveau utiliser Gurobi Optimizer. Dans la plupart des cas, l'optimisation linéaire ou même l'optimisation entière est déjà suffisante pour résoudre les problèmes commerciaux réels. Il est rare que des modèles plus compliqués soient nécessaires, mais ils peuvent également être convertis en modèles linéaires avec quelques astuces ou autres.

Gurobi Optimizer est très efficace en termes de temps, car il peut résoudre un problème d'optimisation avec des milliers de variables et des dizaines de milliers de contraintes en quelques minutes seulement. Cela est assez essentiel en pratique car cela peut non seulement rendre le processus de construction beaucoup plus facile (vous pouvez faire plusieurs essais et erreurs dans un laps de temps relativement court et vous donner moins de pression temporelle..) mais aussi rendre votre algorithme déployable en réalité, surtout dans le cas où l'entreprise a besoin de prendre une décision optimale en temps opportun (disons qu'il faut exécuter l'optimisation chaque semaine, chaque jour, ou même chaque heure) ! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La syntaxe aurait pu être plus simple. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les API Gurobi pour Python sont faciles à mettre en œuvre. Les performances sur les modèles de programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) et de programmation quadratique sont très bonnes. Il y a des améliorations de performance avec la nouvelle version 9.1. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Convertir des problèmes non linéaires en une formulation linéaire ou quadratique. Des modèles non linéaires complexes pourraient nécessiter des techniques de décomposition pour surmonter les problèmes d'échelle pour des problèmes de plus grande taille. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai utilisé Gurobi comme bibliothèque en Python. Gurobi est très rapide pour résoudre des problèmes de programmation linéaire et dynamique. C'est très facile de coder la fonction objective et toutes les contraintes dans Gurobi. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'est pas disponible gratuitement. Vous devez être un peu familier avec la programmation informatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Gurobi offers excellent support for python and matlab. Avis collecté par et hébergé sur 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. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile de créer des modèles en utilisant l'interface Python. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'est pas capable de résoudre des programmes non linéaires. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime particulièrement les ressources étendues disponibles ainsi que les exemples utiles pour les utilisateurs nouveaux et expérimentés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant que débutant, j'ai eu quelques problèmes pour configurer Gurobi dans l'environnement Python, mais encore une fois, la documentation s'est avérée vraiment utile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

The best about Gurobi Optimizer is its capacity to solve more and more non-linear expressions. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Python-Gurobi resources. The documentation is limited and not well explained. It needs more examples. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le Gurobi Optimizer est l'une des plateformes qui permet aux utilisateurs de formuler leurs problèmes les plus difficiles liés aux affaires et trouve ensuite la meilleure solution parmi de nombreuses possibilités. Il résout des problèmes majeurs en programmation linéaire, mixte-intégrée, quadratique et bien d'autres. Sa nouvelle version a de nombreuses fonctionnalités. Elle offre une amélioration significative des performances. De plus, la nouvelle fonctionnalité dans l'Optimizer simplifie votre flux de travail. Elle offre un déploiement flexible et résout plusieurs modèles en utilisant de nombreuses machines. Des processus personnalisés sont produits par cette plateforme. En raison de son meilleur support et service, Gurobi Optimizer s'avère être le plus puissant. Il propose une large gamme d'options de licence pour répondre aux besoins de l'organisation et fournit des solutions rapidement. Lors de la mise en œuvre, il consomme moins de mémoire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Avec de nombreux aspects avantageux, il y a aussi quelques aspects négatifs. L'application devrait être plus mise à jour avec le temps. De plus, les fonctionnalités sont un peu complexes, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de les atteindre toutes. De plus, le prix devrait être réduit. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.