通过对生产切换问题进行建模, 并采用gurobi+python对该模型进行求解, 是学习gurobi和生产调度问题的绝佳资料.

通过对装配计划问题进行建模, 并采用gurobi+python对该模型进行求解, 是学习gurobi和生产调度问题的绝佳资料.

SVM范例 使用Gurobi计算支持向量机的示例 运行示例 从命令行启动Python的网络服务器 make 将浏览器指向 添加不同类型的点（红色和绿色）。 单击“计算分类”以解决SVM优化问题。 执行优化 要仅解决模型（不运行Web服务器），请执行以下操作： make test 资料来源 基于上这个例子的想法页面和模型PG definied。 423

Gurobi可以求解：线性规划、整数规划、混合整数规划等问题，该代码文件以某航空公司排班问题进行求解，代码用python写的，里面有详细的注释，以及源文件，中文文档说明。

Gurobi的安装包, 安装教程, 配置python接口教程文档, 支持多种平台，包括 Windows, Linux, Mac OS X, 支持 AMPL, GAMS, AIMMS, Tomlab 和 Windows Solver Foundation 建模环境

gurobi python资源

Gurobi 是由美国Gurobi公司开发的新一代大规模数学规划优化器，在 Decision Tree for Optimization Software 网站举行的第三方优化器评估中，展示出更快的优化速度和精度，成为优化器领域的新翘楚。

设施位置-古罗比 解决Gurobi设施位置问题的精确方法。 使用示例： python model/solver.py data/ap10_2.txt

GUROBI OPTIMIZER REFERENCE MANUAL

这是破解版, 在下载文件中有license. Gurobi 是由美国Gurobi公司开发的新一代大规模数学规划优化器，在 Decision Tree for Optimization Software 网站举行的第三方优化器评估中，展示出更快的优化速度和精度，成为优化器领域的新翘楚。 数学规划优化是应用在各个领域中最常见的优化方法之一，是过去30年当中在实际应用中创造价值最巨大的优化方法。在物流、生产制造、金融、交通运输、资源管理、集成电路设计、环境保护、电力管理等等领域，几乎无所不在。在世界一流的企业资源管理（ERP）、供应链管理（SCM）、运输管理等企业决策工具中，都有数学规划优化器的存在。 Gurobi 特点包括 （1）采用最新优化技术，充分利用多核处理器优势 （2）任何版本都支持并行计算，并且计算结果确定而非随机 （3）提供了方便轻巧的接口，支持 C++, Java, Python, .Net 开发，内存消耗少 （4）支持多种平台，包括 Windows, Linux, Mac OS X （5）支持 AMPL, GAMS, AIMMS, Tomlab 和 Windows Solver Foundation 建模环境 （6）单一版本，开发版本也就是发布版本，程序转移便捷 （7）Gurobi 为学校教师和学生提供了免费版本。 （8）和 Matlab 有便捷接口。 独立第三方优化器评估报告显示，Gurobi 以卓越的性能跻身大规模优化器新领袖地位，成为性价比最为优秀的企业大规模优化器首选。 Gurobi 5.1 发布，内部测试显示，新版本在找到可行解方面速度提升5.4倍，最优性证明方面提升15%，在困难问题（求解时间超过1000秒）方面优化时间提升40%。