运筹优化工具库介绍（二）

本文介绍了多种运筹优化工具库，旨在帮助解决复杂的最优化问题。这些工具库包括商业化的优化库、开源优化库、优化建模语言以及特定优化问题的优化库。

商业化的优化库Gurobi和CPLEX提供高效的求解器和支持，适合大规模问题。而MOSEK擅长处理大规模稀疏问题，KNITRO专门解决非线性问题。AMPL、MATLAB优化工具箱、AIMMS、LINDO和Xpress也是商业工具，提供多种优化算法。

开源优化库如SCIP、GLPK、CBC提供分支定界和割平面算法，适合学术和个人使用。非线性问题的IPOPT和混合整数问题的Bonmin也是开源求解器。SCIP-Jack适于大规模约束编程问题。开源建模语言如PuLP、Pyomo、JuMP、YALMIP、JuliaOpt和优化库集合提供灵活性，方便初学者建模。CVXPY专注于凸优化，而OR-Tools由Google开发，提供多种求解器。

其他特定工具如超参数优化库Optuna和Optunity，进化算法库DEAP，多目标优化库Platypus。Python接口AMPLpy和OptaPy方便集成，而Statsmodels和SymPy适用于统计建模和符号计算。Gecode和Choco是约束编程库，OptaPlanner用于排程和规划问题。Java平台上的JOptimizer和Apache Commons Math以及Python的SciPy库提供多种优化算法。

除此之外，还有如NAG库等其他多种优化工具，文章承诺在将来继续更新和总结这些工具库。

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文章来源：

Python学习杂记

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