Gurobi

Gurobi 极速上手指南 这份指南将带领你快速掌握 Gurobi 求解器。 内容涵盖: Gurobi 语法详解 基础算例解析与实践 模型构建技巧 求解参数设置 通过学习这份指南，你将能够： 熟练使用 Gurobi 语法构建优化模型 理解并应用 Gurobi 求解器解决实际问题 根据问题特点调整求解参数，提升求解效率 开始你的 Gurobi 之旅吧！

Gurobi 的优化引擎挺强的，是搞线性规划、二次规划、混合整数规划这些场景，响应也快、结果也靠谱。gurobi.zip这个资源包里头有不少干货，适合想搞明白它底层计算逻辑的朋友。 内点法的迭代思路还挺巧，解线性规划的时候速度快得；再加上分支定界法、Cutting Plane 之类的组合拳，对整数问题下手也稳。 数值稳定性这一块也做得不错，像浮点精度这类容易踩雷的地方，Gurobi 有自己的一套机制，变量波动大的时候也能顶得住。 线性规划（LP）用得多，比如你要搞资源分配、生产计划，写几个约束条件就能跑出最优解。Gurobi 的 API 挺友好，调试工具也多，新手也能上手快。 二次规划（QP）

发电调度的 Gurobi 建模代码，逻辑清晰、思路直给，适合拿来练手或者改成自己项目。Jupyter Notebook 写的，调试方便，关键是水火电混合这块也考虑进来了，比较贴合实际。适合刚入门 Gurobi 或者在学运筹学的你。 建模的思路其实蛮标准的：按小时划分需求，判断哪些机组开、哪些关，哪个发电厂出多少力。约束条件也都列清楚，比如总发电量要覆盖需求、机组的开关状态限制啥的，变量设计也合理。你要是学过《运筹学 第三版》那本书，会觉得挺眼熟的。 还有一点比较加分的是，代码注释还算认真，不是那种留你自己猜的风格，思路一眼能看懂。就算你是第一次用 Gurobi 跑这类问题，也不至于懵。需要你提

2023年9月发布的Gurobi优化器10.0.3是最新Linux64版本，配合R计算效果更佳，推荐使用R 4.2版本，安装详情可参考我的博客。

在信息技术领域，解决优化问题是一项关键任务，特别是在运筹学和组合优化中。详细介绍了如何利用Python和Gurobi求解器实施列生成算法，用于解决切割下料问题。切割下料问题涉及从大块原材料中切割出所需的小块零件，以最大化利用率或最小化浪费。这需要考虑到母板的形状和尺寸约束，同时满足零件的特定要求。列生成算法将问题分解为主问题和子问题，并利用Gurobi的API来建模和求解这一复杂的优化任务。

电力系统调度里常遇到风电波动、负荷随机这类不确定问题吧？这篇文章就挺实用的。用的是Matlab加上YALMIP和Gurobi，模型还挺全，考虑了风光火水、储能，还有碳成本，比较适合搞研究或者做实证的朋友。调度策略用上了模糊机会约束，挺有意思，响应不确定性还蛮灵活的。 模型结构也比较清晰，是机组启停约束和线性化部分，思路蛮实用。你要是搞多能互补、低碳运行这一块，看看这个蛮有参考价值的。尤其适合那种需要兼顾碳排、弃风率、运行成本的场景。文末还有案例测试，能帮你快速理解实现逻辑。 写模型的时候要注意变量多的话，YALMIP的求解效率会拉垮点，建议结合Gurobi用起来会快多。还有，别忘了先配置好cp