Gurobi Optimizer

数理最適化 ソルバー

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Gurobi Optimization

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Gurobi Optimizerの製品概要

複雑な数理モデルの迅速な解決を可能にする、高速・高精度の数理最適化ソルバー。

Gurobi Optimization社が開発した「Gurobi Optimizer」は、 線形計画法(LP)、混合整数線形計画法(MILP)、二次計画法(QP)など、多様な最適化問題に対応する、業界トップクラスのソルバーです。 物流やスケジューリングの最適化、資源配分、ネットワーク設計など、幅広い分野で使用されており、世界中の企業や研究機関から高い評価を受けています。

Python、Java、C++、.NETなどの主要プログラミング言語に対応したシンプルなAPIを備え、初心者でも使いやすい設計です。 圧倒的な計算性能と幅広い問題への対応ができるほか、技術サポートや豊富なドキュメントも充実しています。

初学者から専門家まで幅広いユーザーに対応し、特に企業では意思決定プロセスを効率化し、競争力を高めるための強力なツールです また、教育機関向けに無料ライセンスを提供しており、学術研究や授業でも広く利用されています。

主な用途
  • 数理最適化
  • オペレーションズリサーチ
  • データ分析
  • モデル最適化
研究テーマの例
  • 混合整数計画法を用いた最適化アルゴリズムの開発
  • データドリブンな意思決定システムの構築
  • 物流・輸送分野におけるコスト削減と効率化
  • 機械学習モデルの精度向上を目的とした最適化技術の応用
  • スマートシティの資源管理最適化モデルの設計
対象ユーザーの例

数理最適化に関わる研究者、データサイエンティスト、オペレーションズリサーチの専門家、 物流・スケジュール最適化の実務担当者、AI・機械学習モデルの最適化に取り組む技術者、大学や企業の研究開発部門の技術者など

Gurobi Optimizerの製品仕様

Gurobi Optimizer / 詳細(メーカーページ)

Gurobiソルバーの中核となる製品
すべての最適化問題 (LP、MILP、QP、MINLPなど) をローカル環境で実行するためのソフトウェアです

主な特徴
  • 高速・高精度な数理最適化を実現
  • 多くのプログラミング言語 (Python、Java、C++、.NETなど) に対応したAPI
  • ローカル環境でのスムーズな導入と運用が可能

ライセンスについて

商用ライセンス

企業向けに導入支援や技術的な問い合わせへの迅速な対応など、幅広いサポートを含む

教育機関向けライセンス(無料)

学術研究や授業での利用を目的とした非商用使用が可能

メーカーサイトURL

https://www.gurobi.com/

Gurobi

現行バージョンは Gurobi 12.x です (2024年11月リリース)。
最新のリリース情報は Release Notes にてご確認いただけます

Gurobi 12.0の新機能と改良点
  • グローバルMINLP最適化:
    GurobiのAPIを使用して非線形制約を直接定義し、混合整数非線形計画(MINLP)問題を大域的に最適化
  • Python APIでの非線形表現:
    Python用のgurobipyライブラリで、混合整数非線形問題を容易にモデリング
  • より複雑な最適化問題への対応が可能となり、ユーザーの利便性が向上しました

ラインアップ

Gurobi Optimizer : ローカル環境での高速・高精度なソルバー
Gurobi Compute Server : 分散処理対応のネットワークソリューション
Gurobi Instant Cloud : クラウド上で利用可能なオンデマンドソルバー

 

関連製品

GAMS

最適化モデルを記述し、さまざまなソルバーを利用して問題を解くためのモデリング環境 GAMS (General Algebraic Modeling System も取り扱っております。

GAMSを利用することで、Gurobi Optimizerの高速・高精度な最適化機能を最大限に活用できます。

GAMSの強み
  • 数理モデルを簡潔に記述可能
  • 線形計画法(LP)、混合整数計画法(MILP)、二次計画法(QP)など幅広い問題をサポート
  • 複数のソルバーと連携し、柔軟に切り替え可能
Gurobi Optimizerとの相性

GAMSは「Gurobi Optimizero」を公式にサポートしており、線形および混合整数計画 (LP、MILP) などのモデルを記述・実行するための最適なモデリング環境です (こちらをご参照ください)


関連研究キーワード: ハイパーパラメータ

ハイパーパラメータ(Hyperparameter)とは、機械学習モデルの学習プロセスを制御するために、学習開始前にあらかじめ設定するパラメータのことです。 学習データによって直接調整されるのではなく、モデルの外部から指定されます。

検索キーワード:
Gurobi / 数理最適化 / オペレーションズリサーチ / 線形計画法 / 整数計画法 / 二次計画法 / ソルバー / 高速計算 / 最適化ツール / Python最適化 / Java最適化 / C++対応 / データ分析 / モデル構築 / 効率化 / 教育ライセンス / ビジネス最適化 / 研究開発 / 技術サポート / API対応 / グリッドサーチ (Grid Search) / ランダムサーチ (Random Search) / ベイズ最適化 (Bayesian Optimization) / 進化的アルゴリズム / Gurobi Optimizer Single Use – License (WLS) (Subscription)

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