运筹优化工具库介绍（二）

科技 2024-11-16 20:01 德国

运筹优化问题有时候极其复杂，我们可以使用运筹优化工具库帮助数学建模，解决复杂的最优化问题，本文介绍几个常见的运筹优化工具库。除上一期的一些运筹优化库之外，还有许多运筹优化工具库。现在本文汇总一下，感兴趣的朋友可以继续研究研究。

1. Gurobi：Gurobi是一个商业化的优化库，提供高效的线性规划、整数规划、混合整数规划、二次规划等求解器。

2. CPLEX：CPLEX是IBM公司开发的商业化优化库，提供高效的线性规划、整数规划、混合整数规划、二次规划等求解器。

3. SCIP：SCIP是一个开源的整数规划求解器，具有高效的分支定界算法和割平面算法。

4. GLPK：GLPK是一个开源的线性规划求解器，支持线性规划、整数规划、混合整数规划等问题。

5. CBC：CBC是一个开源的整数规划求解器，具有高效的分支定界算法和割平面算法。

6. PuLP：PuLP是一个开源的线性规划建模库，可以与多个求解器（如GLPK、CBC等）配合使用。

7. Pyomo：Pyomo是一个开源的优化建模语言，可以用来建立线性规划、整数规划、混合整数规划等模型，并与多个求解器（如Gurobi、CPLEX等）配合使用。

8. OR-Tools：OR-Tools是Google开发的开源优化库，提供高效的线性规划、整数规划、混合整数规划、约束编程等求解器。

9. CVXPY：CVXPY是一个开源的凸优化建模库，可以用来建立线性规划、二次规划、半正定规划等模型，并与多个求解器（如Gurobi、CPLEX等）配合使用。

10. JuMP：JuMP是一个开源的优化建模语言，可以用来建立线性规划、整数规划、混合整数规划等模型，并与多个求解器（如Gurobi、CPLEX等）配合使用。

其中，Gurobi和CPLEX是商业化的优化库，具有高效的求解器和优秀的支持服务，适合于需要高效求解大规模优化问题的企业和机构使用。SCIP、GLPK、CBC等是开源的优化库，具有一定的求解效率和灵活性，适合于学术界和个人使用。PuLP、Pyomo、JuMP等是优化建模语言，可以方便地建立优化模型，并与多个求解器配合使用，适合于初学者和需要快速建立优化模型的用户使用。CVXPY和OR-Tools则是针对特定类型的优化问题（凸优化和约束编程）提供的优化库，适合于需要解决这些问题的用户使用。

11. MOSEK：MOSEK是一个商业化的优化库，提供高效的线性规划、整数规划、二次规划等求解器，特别擅长处理大规模稀疏问题。

12. KNITRO：KNITRO是一个商业化的优化库，提供高效的线性规划、整数规划、混合整数规划、二次规划等求解器，特别擅长处理非线性规划问题。

13. IPOPT：IPOPT是一个开源的非线性规划求解器，具有高效的内点算法和灵活的接口，适合于求解大规模非线性规划问题。

14. Bonmin：Bonmin是一个开源的混合整数规划求解器，具有高效的分支定界算法和割平面算法，适合于求解大规模混合整数规划问题。

15. SCIP-Jack：SCIP-Jack是一个开源的约束编程求解器，具有高效的分支定界算法和割平面算法，适合于求解大规模约束编程问题。

16. AMPL：AMPL是一个商业化的优化建模语言，可以用来建立线性规划、整数规划、混合整数规划等模型，并与多个求解器（如Gurobi、CPLEX等）配合使用。

17 YALMIP：YALMIP是一个开源的优化建模语言，可以用来建立线性规划、整数规划、二次规划等模型，并与多个求解器（如Gurobi、CPLEX等）配合使用。

18. JuliaOpt：JuliaOpt是一个开源的优化库集合，包括JuMP、Ipopt、GLPK等多个优化库，可以方便地进行优化建模和求解。

19. PySCIPOpt：PySCIPOpt是一个Python接口，可以将Python和SCIP集成起来，方便地进行优化建模和求解。

20. Optuna：Optuna是一个开源的超参数优化库，可以用来自动调整模型的超参数，提高模型的性能。

21 DEAP：DEAP是一个开源的进化算法库，可以用来求解优化问题，特别适用于非线性、多模态和多目标优化问题。

22. Platypus：Platypus是一个开源的多目标优化库，可以用来求解多目标优化问题，支持多种优化算法和求解器。

23. Optunity：Optunity是一个开源的超参数优化库，可以用来自动调整模型的超参数，提高模型的性能。

24. AMPLpy：AMPLpy是一个Python接口，可以将Python和AMPL集成起来，方便地进行优化建模和求解。

25. OptaPy：OptaPy是一个Python优化库，提供多种优化算法和求解器，可以用来求解线性规划、整数规划、非线性规划等问题。

26. Statsmodels：Statsmodels是一个开源的统计分析库，可以用来求解优化问题，特别适用于统计建模和时间序列分析问题。

27. SymPy：SymPy是一个开源的符号计算库，可以用来求解优化问题，特别适用于符号计算和数学建模问题。

28 Statsmodels：Statsmodels是一个开源的统计分析库，可以用来求解优化问题，特别适用于统计建模和时间序列分析问题。

29. Gecode：开源约束编程库，用于解决约束编程问题。

30 .Choco：开源约束编程库，用于解决约束编程问题。

31. OptaPlanner：Java开源排程和规划库，用于解决排程和车辆路线规划问题。

32. JOptimizer：Java中的优化库，用于解决线性规划、整数规划和非线性规划问题。

33. Apache Commons Math：Java中的数学库，包括优化算法，用于解决优化问题。

34. SciPy：Python中的科学计算库，包括优化算法，用于解决优化问题。

35. NAG库：商业数值库，包括优化算法，用于解决优化问题。

36. MATLAB优化工具箱：商业数学软件，包括优化算法，用于解决优化问题。

37. AIMMS：商业建模语言和优化器，用于解决优化问题。

38. LINDO：商业线性规划库，用于解决线性规划、整数规划和混合整数规划问题。

39. Xpress：商业线性规划库，用于解决线性规划、整数规划和混合整数规划问题。

还有其他运筹优化库，以后有时间继续总结更新。

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文章转载自『Python学习杂记』公众号，原文链接: 运筹优化工具库介绍（二）

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