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%。

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Gurobi说明书里面详细的介绍了下载安装过程，如何获取许可码，并且给了好几种语言的编程例子

该资源是对一个饭店外卖配送问题的最优路径求解. 通过编写Python脚本, 实现了利用elasticsearch读取大型数据, 然后通过gurobi对模型进行求解, 最后将最优路径通过Folium生成HTML文件展示. 该资源包括模型说明（英文，bd翻译即可）、完整的数据、源代码、运行结果等。是入门学习Elasticsearch、Gurobi、Folium三项内容的绝佳资料。 另: 在使用该资源前, 请确保已安装好python/gurobi/elasticsearch等.

很好用的自定义机器学习数学建模编程语言，可在matlab，python，R等多种语言下使用

用于vrp问题的入门，车子载货量相同（可自行修改），注释清晰，简单易懂，可以在此代码基础上修改为更大规模的模型。

最快的线性规划求解器，gurobi，msi文件，官网下载太慢了，适用于win64版本，可搭配python、r等统计语言。亲试过，可以的。

该代码文件是一个完整的航班人员调度分配模型及求解. 模型说明为英文材料, 用百度等翻译一下, 即可顺利阅读. 包含了问题说明、数据、详细的gurobi列生成算法求解代码，是一份完整的航班人员调度分配、列生成算法、gurobi求解器的绝佳学习资料。所有代码均有详细注释，已经经过反复调试，可以直接运行。