Gurobi是一种优化求解器（optimization solver），旨在解决线性规划（linear programming）、非线性规划（nonlinear programming）、整数规划（integer programming）、混合规划（mixed integer programming）和限制条件（constrained optimization）等问题。 本文将介绍如何在使用Gurobi时（Python/MATLAB）选择求解器，以及在使用中的一些常见问题。
一、Gurobipy
在Python中使用Gurobi时，需要引入Gurobipy模块，这个模块封装了Gurobi C++库的API。使用这个模块，你可以定义问题的变量和约束，并使用Gurobi来求解它。下面是一个简单的线性规划问题的Python代码（使用Gurobipy）：
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB
# 创建模型
m = gp.Model("LP")
# 创建变量
x1 = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x1")
x2 = m.addVar(vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x2")
# 设置目标函数
m.setObjective(x1 + x2, GRB.MAXIMIZE)
# 添加约束
m.addConstr(x1 + 2*x2 <= 4, "c1")
m.addConstr(2*x1 + x2 <= 5, "c2")
m.addConstr(x2 <= 2, "c3")
# 求解模型
m.optimize()
# 输出结果
print("Solution:")
print("x1 = ", x1.x)
print("x2 = ", x2.x)Gurobipy模块基本涵盖了Gurobi功能的所有方面，因此在Python中使用Gurobi编写代码时，建议使用Gurobipy。
二、Gurobi许可证
Gurobi是一种商业求解器（commercial solver），用户必须购买相应的许可证才能使用。用户可以通过Gurobi官方网站购买许可证并下载Gurobi软件。
除了正式商业许可证之外，Gurobi还提供了一种免费使用的学术许可证。如果您是学生或研究人员，并且将Gurobi用于学术研究，那么您可以申请免费的学术许可证。学术许可证可以让您免费使用Gurobi，其功能与商业版本相同。
三、Gurobi安装
Gurobi可以在Windows，MacOS和Linux上运行。以下是安装Gurobi的基本步骤：
- 在Gurobi官方网站（https://www.gurobi.com）上下载适用于您的操作系统的Gurobi软件。
- 根据提示进行安装。在安装过程中，您需要输入您的许可证密钥。
- 在安装完成后，您可以通过Gurobi Python或Gurobi MATLAB接口来使用它。
四、Gurobi是干什么的
Gurobi是一个高效的数学优化求解器，可以用于各种数学问题。以下是一些使用Gurobi的典型示例：
- 生产规划（production planning）：确定生产的最佳数量以最小化成本。
- 物流规划（logistics planning）：在满足所有需求的情况下，确定最佳的运输路径和方式。
- 金融风险管理（financial risk management）：优化投资组合以降低风险，并同时最大化收益。
五、Gurobi求解器
Gurobi提供了多种求解器，以满足各种数学优化问题的不同需求。以下是Gurobi中的主要求解器：
- 自动线性优化器（Automatic linear optimizer）：用于线性规划问题。
- Barrier optimizer：用于求解凸优化问题。
- 整数线性优化器（Integer linear optimizer）：用于整数规划问题。
- MIP optimizer：用于混合整数规划问题。
Gurobi还提供了混合整数非线性优化器（Mixed-integer nonlinear optimizer），用于求解非线性整数规划问题。这个求解器对于解决复杂的组合优化问题非常有用。
六、Gurobi安装教程
以下是在Python中安装Gurobi的步骤示例：
- 访问Gurobi官方网站并下载适用于您的操作系统的Gurobi软件。
- 在Python中安装Gurobipy模块，使用以下命令：pip install gurobipy
- 激活您的Gurobi许可证。您需要在Gurobi官方网站上注册账户，并提供相应的许可证密钥。
- 在Python中导入Gurobipy并定义问题的变量和约束。请参考本文第一部分的Python示例代码。
- 使用m.optimize()函数求解问题。
在MATLAB中安装Gurobi的步骤类似：
- 访问Gurobi官方网站并下载适用于您的操作系统的Gurobi软件。
- 安装Gurobi Matlab接口。
- 激活您的Gurobi许可证。
- 在MATLAB中导入Gurobi并定义问题的变量和约束。请参考以下MATLAB示例代码：
% 创建模型
model = gurobi.Model();
% 创建变量
x1 = model.addVar(0, Inf, 1, 'continuous', 'x1');
x2 = model.addVar(0, Inf, 1, 'continuous', 'x2');
% 设置目标函数
model.setObjective(x1 + x2, 'maximize');
% 添加约束
model.addConstr(x1 + 2*x2, '<=', 4, 'c1');
model.addConstr(2*x1 + x2, '<=', 5, 'c2');
model.addConstr(x2, '<=', 2, 'c3');
% 求解模型
model.optimize();
% 输出结果
disp(['Solution:']);
fprintf('x1 = %f\n', x1.x);
fprintf('x2 = %f\n', x2.x);七、Gurobi怎么读
Gurobi的发音为“GU-row-bee”。
八、Gurobi安装到MATLAB或Python
通过上面的介绍，您已经了解了如何在MATLAB或Python中安装Gurobi并使用它。以下是一些简单的步骤：
- 在您的计算机上安装Gurobi软件。
- 在MATLAB或Python中安装Gurobi接口。
- 激活您的Gurobi许可证。
- 在您的代码中导入Gurobi并定义问题的变量和约束。
- 使用接口提供的方法求解问题。
在开始使用Gurobi之前，建议您先了解一些基本的数学规划知识。这可以帮助您更好地理解Gurobi如何解决各种数学优化问题。
