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Gurobi Optimizer | 数理最適化ソルバー

様々な最適化問題を解決するための強力かつ柔軟なソルバー: 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

※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の3つのソリューション: Gurobi Optimizer、Gurobi Compute Server、Gurobi Instant Cloud

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)

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)
メーカー: Gurobi Optimization
https://www.gurobi.com/

Gurobi Optimizer | 数理最適化ソルバーの取り扱い商品の一例

	商品名	納品方法	納期	価格
	Gurobi Optimizer Single Use - License (WLS) (Subscription)	電子デリバリー	お問い合わせください	お問い合わせください
	Gurobi (ご希望の製品名とライセンス形態をお知らせください)	電子デリバリー	お問い合わせください	お問い合わせください

ご希望の商品にチェックを入れてボタンをクリックすることで、該当商品をお見積もりフォームへ追加できます。納品方法についてはこちらをご覧ください。

Gurobi Optimizer | 数理最適化ソルバーの商品説明

Gurobi
※現行バージョンは Gurobi 12.x です (2024年11月リリース)。

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

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

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

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。

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Gurobi Optimizer | 数理最適化ソルバーの取り扱い商品の一例

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