运筹优化相关文章汇总
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本文为大家提供了一个关于运筹优化相关库的归类与汇总,涉及多个不同功能的Python库,以便读者更好地参考和使用。
Scipy:这是一个广泛使用的科学计算库,涵盖线性规划、整数规划等优化问题的求解功能。
pyscipopt:Python版本的scip求解器,是一个开源的优化求解工具。
PuLP:这是一个Python线性规划库,支持构建和解决线性规划、整数规划和混合整数规划问题,并支持多种求解器。
or-tools:谷歌开源的运筹优化库,包括线性规划、整数规划、车辆路径问题等算法,支持内嵌求解器和第三方求解器。
geatpy:由多所大学联合开发的Python遗传算法库,适用于单目标、多目标、组合和约束优化问题。
geneticalgorithm:一个易用的遗传算法标准库,用于求解非线性优化问题。
bayes_opt:经典的贝叶斯优化算法库,用于非线性优化问题的求解。
GEKKO:适合动态系统建模和优化的库,适用于定义和求解非线性最优化、动态系统和控制问题。
Gurobi:高性能数学优化求解器,适用于供应链管理、资源分配、生产调度等领域。
PyVRP:容量约束车辆路径问题的Python库。
excel_solver:基于Scipy、Numpy开发的易用小型求解器。
feloopy:封装了多种优化算法的开源库,便于建模和解决优化问题。
pymathprog:Python的优化求解工具,具备建模、求解、分析功能。
Qaekwy:2023年新建立的Python运筹优化库,文档齐全,建模和求解过程简单。
scikit-opt:求解优化问题的库,实现了多种经典启发式算法。
flopt:融合了多种启发式算法的运筹优化库,底层建模框架为pulp。
Pyomo:基于Python的优化建模工具,用于构建各类优化模型,支持多种求解器。
z3:微软开发的求解器,广泛应用于逻辑公式和约束条件的问题解决。
Mosek:高性能优化求解器,适用于线性规划、整数规划、二次规划等问题。
pyMetaheuristic:封装了多种启发式算法的Python库,适用于复杂优化任务。
文末还包括了其他一些运筹优化工具库的简要介绍。
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