Оптимизатор Gurobi
| Тип компании | Частный |
|---|---|
| Промышленность | Математическая оптимизация, предписывающая аналитика, интеллектуальное принятие решений |
| Основан | 2008 |
| Штаб-квартира | Бивертон, Орегон |
Ключевые люди | Доктор Цзунхао Гу, доктор Эдвард Ротберг и доктор Роберт Биксби |
| Веб-сайт | https://www.gurobi.com/ |
Gurobi Optimizer — это платформа предписывающей аналитики и технология принятия решений, разработанная Gurobi Optimization, LLC. Gurobi Optimizer (часто называемый просто «Gurobi») — это решатель , поскольку он использует математическую оптимизацию для вычисления ответа на задачу.
Gurobi включен в список «Impact 50 List» BIGDATA за первый квартал 2022 года в качестве почетного упоминания. [1]
История
Доктор Цзунхао Гу, доктор Эдвард Ротберг и доктор Роберт Биксби основали Gurobi в 2008 году, придумав название, объединив первые две буквы своих фамилий. [2] Gurobi используется для линейного программирования (LP), квадратичного программирования (QP), квадратично-ограниченного программирования (QCP), смешанно-целочисленного линейного программирования (MILP), смешанно-целочисленного квадратичного программирования (MIQP) и смешанно-целочисленного квадратично-ограниченного программирования (MIQCP). [3] [4]
В 2016 году доктор Бистра Дилкина из Технологического института Джорджии рассказала о том, как она использует Gurobi в области вычислительной устойчивости , чтобы оптимизировать коридоры перемещения для диких животных, включая медведей гризли и росомах в Монтане. [5]
В 2018 году газета The New York Times сообщила, что Бюро переписи населения США использовало Gurobi для проведения экспериментов по реконструкции участков переписи в рамках усилий по снижению рисков для конфиденциальности. [6]
С 2019 года Национальная футбольная лига (НФЛ) использует Gurobi для построения своего ежегодного расписания игр. [7] [8]
В 2020 году Gurobi объединилась с GE Digital GE Grid Solutions, Университетом Флориды и Cognitive Analytics в проекте по планированию и составлению графиков поставок электроэнергии на сутки вперед. [9]
В 2021 году DoorDash использовал Gurobi в сочетании с машинным обучением для решения проблем диспетчеризации. [10]
В 2023 году авиакомпания Air France использовала Gurobi для поддержки своего инструмента поддержки принятия решений, который рекомендует оптимальные рейсы и назначения самолетов и может учитывать такие ограничения, как расход топлива и часы налета самолета. [11] [12]
Ссылки
- ^ Гутьеррес, Дэниел (10.01.2022). "Список insideBIGDATA IMPACT 50 за первый квартал 2022 года". insideBIGDATA . Получено 26.04.2023 .
- ^ ИНФОРМАЦИЯ. "Оптимизация Gurobi". ИНФОРМАЦИЯ . Получено 2023-04-26 .
- ^ Аналитика, Opex (2019-11-13). "Оптимизационное моделирование на Python: PuLp, Gurobi и CPLEX". Блог Opex Analytics . Получено 2023-04-26 .
- ^ "Использование решателей оптимизатора Gurobi в системе Eagle". nrel.gov . Получено 2023-04-26 .
- ^ "Вычисление экономически эффективных коридоров дикой природы". Mongabay Environmental News . 2016-11-11 . Получено 2023-04-26 .
- ^ Хансен, Марк (2018-12-05). «Чтобы снизить риски конфиденциальности, перепись населения планирует сообщать менее точные данные». The New York Times . ISSN 0362-4331 . Получено 2023-04-26 .
- ^ "Познакомьтесь с умами, стоящими за расписанием НФЛ 2019 года: Майк Норт и Шарлотта Кэри". НФЛ . Получено 26.04.2023 .
- ^ "Введение в задачу составления расписания Национальной футбольной лиги с использованием" (PDF) . Университет Карнеги-Меллона .
- ^ «Высокопроизводительные вычисления помогают операторам сетей справляться с растущей сложностью | PNNL». pnnl.gov . 11 сентября 2020 г. Получено 26.04.2023 .
- ^ Шенвай, Танушри (2021-08-23). «Как DoorDash использует машинное обучение (ML) и модели оптимизации для решения проблемы отправки». MarkTechPost . Получено 2023-04-26 .
- ^ Лин, Белль (14 января 2023 г.). «Стартапы хотят помочь авиакомпаниям предотвратить технологические кризисы». WSJ . Получено 23 июня 2023 г.
- ^ Лин, Белль (2 января 2023 г.). «Southwest Meltdown показывает, что авиакомпаниям нужна более тесная интеграция программного обеспечения». WSJ . Получено 23 июня 2023 г.
