概要
Gurobi Optimizerは世界中で最も広く使われており，適用可能問題範囲が広く，最も高性能な数理最適化ソルバーの一つです．弊社は正規販売代理店＆モデリングパートナーとして，Gurobi Optimizerを用いた様々な最適化ソリューション提供を行っています．
数理最適化技術を用いて実際問題を解決するとき，最適化ソルバーはソルバー自体の性能も重要ですが，モデリングによって解ける問題の規模や求解スピードに大幅な差が出ることが多いです．弊社では，単にソルバーを販売するだけでなく，モデリングの部分の技術力も優れており，ユーザ企業へ優れたモデリングサポート（有料）や現実課題を数理最適化技術で解決するための各種コンサルティング（有料）も行っております．
解ける問題タイプ：
- 線形計画（LP）
- 混合整数線形計画（MILP）
- 二次計画（QP）
- 二次制約（QCP）
- 混合整数二次計画（MIQP）
- 混合整数二次制約（MIQCP）
- 混合整数非凸二次制約（Non-convex MIQCP）
ベンチ-マーク
- Gurobi社が行ったベンチマーク結果PDF （Gurobi社ページへリンクされます）
- Arizona State University の Hans Mittelmann氏が行っているベンチマーク結果ページ （Hans Mittelmann氏のページへリンクされます）
特徴
- 並列処理を最大限に活用するよう記述されたコード
- 比類無き性能をもつ切除平面処理
- 高度なMIPヒューリスティック・アルゴリズムにより，実現可能解を素早く求解
- 最新のコンピュータ･アーキテクチャをフル活用できるバリア･アルゴリズム
- 直感的で，使い易く軽量な広範囲にわたるAPIをサポート
サポート環境
サポートOS
（対応OS環境は，お客様からの要望に応じて，適時追加・修正される可能性があります）
- Windows 64-bit (win64)
- Linux x86-64 64-bit (linux64)
- Mac OS 64-bit (mac64)
- Linux arm64 64-bit (linux64)
- AIX® 64-bit (power64)
プログラミングおよびモデリング言語
- C++，Java，.NET，C#，Python用のオブジェクト 指向インターフェース
- C，MATLAB，R用の行列指向インターフェース
- 一般的なモデリング言語およびツールに対するリン クの提供： AMPL， AIMMS
参考資料
Python言語による実務で使える100+の最適化問題（外部ページ）
Gurobi Optimizerの参考書（amazonリンク） 「あたらしい数理最適化: Python言語とGurobiで解く」
数理最適化に関する動画（Youtube）
カスタマイズ
最適化ソルバーを用いたモデリング，システム開発など各種コンサルテイングやサポートが可能です．詳細はお問い合わせください．