运筹优化相关文章汇总

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。

测试开发之前端篇-浏览器开发者工具使用

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文章来源：

Python学习杂记

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