数理最適化製品紹介

Gurobi Optimizer：ソルバーエンジン

最適化ソリューションに無限の可能性

Gurobi Optimizerは、世界中の40を超える産業の1,200を超える企業（日本国内でのユーザ企業数は、270を超えています。）で、データをよりスマートな決断へと変えるソルバーとして採用されています。Gurobi Optimizerは、数理モデルとして表現されたユーザが抱える大変難しい問題を解決するため、1兆もの可能性ある解の中から最良の解を見つけ出してくれます。Gurobi Optimizerは、意思決定支援のため、スキルあるエキスパートに選択肢のアドバイスを与えることもできますし、人手を介することなく完全自動化で利用することもできます。

機能概要

Gurobi Optimizerの特徴

並列処理を最大限に活用するよう記述されたコード
比類無き性能をもつ切除平面処理
高度なMIPヒューリスティック・アルゴリズムにより、実現可能解を素早く求解
最新のコンピュータ･アーキテクチャをフル活用できるバリア･アルゴリズム
直感的で、使い易く軽量な広範囲にわたるAPIをサポート
非線形モデルのモデリング・求解もサポート

最新バージョン情報

あらゆる課題を大域的に最適化

Gurobi Optimizer V. 12.0

リリース日：2024年11月

主な改良点

非線形最適化機能の強化
- MINLP問題をグローバル最適性で解決可能。
- Python APIで非線形問題を簡単にモデル化。
パフォーマンス向上
- MIPで最大18%、非凸MIQCPで最大68%の高速化。
メモリ管理の改善
- メモリ使用量の確認機能追加。
- 解プールの保存がより効率的に。
計算サーバー機能の強化
- スレッドベースの負荷分散とジョブ中断機能を追加。
ドキュメントの刷新
- モダンで使いやすいデザインに更新、常に最新情報に対応。

機能詳細

Gurobi Optimizerの機能と利点の要約を、下記の表にまとめました。製品に関する更なる情報をご要望の場合は、弊社までお問い合わせください。お客様のアプリケーションにGurobi Optimizerをどのように適用していけばいいか等を含め、製品に関する様々なご質問にお答えさせていただきます。

一般的な機能	詳細・利点
最高の計算時間	Gurobi Optimizerは、広範囲なあらゆる問題形式に対しての継続的な改善を行っています。それにより、現実社会で起こる複雑な事象をモデルに取り込んだとしても、制限時間内で問題を解くことができます。
全ての一般的な問題形式をサポート	線形計画（LP）混合整数線形計画（MILP）二次計画（QP）二次制約（QCP）混合整数二次計画（MIQP）混合整数二次制約（MIQCP）混合整数非凸二次制約（Non-convex MIQCP）問題に応じて、最善の手段で動作します。
極めてロバストなコード	ロバスト性を構成する要素: 数値安定性、結果の正確性、問題サイズや難易度に応じた順応性、広範囲のモデルインスタンスにまたがった問題解決に要する時間のロバスト性。 Gurobi Optimizerは、上記構成要素のすべてにおいて証明された実績を持ちます。 Gurobi Optimizerは、産業界とアカデミックから集めた10,000以上のモデルライブラリに対して、数値安定性と正確性についての徹底的な試験が行われています。 Gurobi Optimizerは、他のソルバーによって求解ができなかったMIPLIBの11のチャレンジモデルを解きました。 Gurobi Optimizerは、広範囲のモデルインスタンスに対して、最適化パフォーマンスが出せるようにチューニングされています。
Pythonで簡単にモデリングし、アプリケーションの開発へ	Pythonの対話型インターフェースが、強力なプロトタイプ構築およびアプリケーション開発を支援します。シンプルな言語拡張とベストプラックティス集は、標準的なモデリング言語の持つ多くの機能を提供します。但し、その中身は一般的なプログラミングです。構築済みのPythonライブラリが、アプリケーション開発全体をサポートします。モデリング機能と開発機能が1つにまとめられた環境によって、時間と労力を節約できます。モデリングとアプリケーション開発の両方に対して有用となる、単一で強力に設計された環境を利用可能です。
プログラミングおよびモデリング言語全般をサポート	C++、Java、.NET、C#、Python用のオブジェクト指向インターフェース C、MATLAB、R用の行列指向インターフェース一貫性ある直感的に理解しやすいように設計されたプログラミングインターフェース素早く、小メモリで動作する軽量のインターフェース開発者が快適と感じる言語を使用できるので、生産性を最大化できます。
柔軟なライセンス体系	どのライセンスでも、開発と運用に両方の用途で使用可能です。どのライセンスでも、複数のアプリケーションで利用可能です。つまり、保有しているライセンスを複数アプリケーションで共有できます。ライセンスを、開発担当者から運用開始後の使用者であるエンドユーザに移管することができます。ライセンスは、必要な時にいつでもアップグレードできるので安心です。（購入後3年間は、年間保守加入者に限り、上位のライセンスに定価の差額でアップグレード可能です。) 用途と予算に簡単に合わせられることができ、また、それらを要望に合わせて調整することができます。
最高のユーザサポート	Gurobi開発チームが後ろに控えた博士号を持つ最適化のエキスパートが、お客様の質問に対し的確に回答します。サポートを依頼後、迅速に回答が得られます。

機能概要	詳細
最新アルゴリズムの高度な実装	LPソルバー: 主双対シンプレックスアルゴリズム、クロスオーバーを伴う並列バリアアルゴリズム、並列最適化、シフティングアルゴリズム QPソルバー: シンプレックス、並列バリアアルゴリズム QCPソルバー: 並列SOCPバリアアルゴリズム MIPソルバー: 決定論的、並列分枝カット法、新しいツリーオブツリー探索、複数のデフォルトヒューリスティックス、暫定解改善、切除平面法、対称性検出
連続変数モデルの機能	決定論的または非決定論的な並列計算により、実行マシンのコア数の恩恵を最大限に享受可能最急降下辺、devex、部分プライシングを含む複数のシンプレックスプライシングオプション近似最小次数と頂点セパレータ入れ子切断を含む、バリアfill-reducing orderingオプション斉次アルゴリズムおよび標準的なバリアアルゴリズム複数の初期バリアクロスオーバー基底の選択オプション優れた基底または解ベクトルを使ったシンプレックスのウォームスタート大アスペクトレシオ（変数の数と制約数の比）モデルで、シフティング（篩）を自動で使用 IIS（Irreducible Infeasible Subsystem）の効率的な検出法実行不能なモデルで、制約違反を最小化するための実行可能性緩和の機能非有界モデルについて、非有界性を証明する計算実現不能モデルについて、実行不能性を証明する計算
混合整数計画問題の機能	複数種類の異なる切除平面高度なサブMIP法を含む、複数種類の整数解ヒューリスティックスノードプリソルブユーザが定義したカットと遅効制約をサポート離れた類似サブ探索木を検出可能対称性の検出半連続（semi-continuous) 変数、半整数（semi-integer）変数のサポート Irreducible Infeasible Subsystem （IIS）の効率的な検出実現不可能モデルに対して制約違反を最小化するために、制約を緩和する機能解プールによって、ひとつの実現可能解への複数回アクセスコールバック機能の拡張 MIPの開始点指定のサポート
プリソルブ	複数種類のLPモデル縮小方法複数種類のMILP特有なモデル縮小方法例による縮小：集合処理、境界強化、係数縮小、レデューストコスト固定、探索、優越連続モデルの自動双対化二次目的関数、二次制約の自動線形化