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商品編號:
SCZ1885
商品名稱:
Ziena Optimization KNITRO v9.0
語系版本:
英文正式版
運行平台:
WindowsXP/Vista/7/8
更新日期:
2014-07-23
碟片數量:
1片
銷售價格:
100
瀏覽次數:
19009
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Ziena Optimization KNITRO v9.0
Ziena Optimization KNITRO v9.0 英文正式版(線性混合整數優化軟體線性混合整數優化軟體


內容說明:
Gurobi 4 隆重發佈,在數學優化器領域繼續擴大領先優勢。主要特色包括:
新增 QP 和 MIQP 優化器;
在版本3基礎上,線性和混合整數問題求解速度進一步提升;
數值計算穩定性進一步提升;
併發 LP 計算;
新增 MIP 終止計算策略選項;
支援和 Visual Studio 2010 集成
Java 和 .Net 環境下浮動許可的更多自主控制。
Gurobi 特點
Gurobi 具有許多獨特的特點和功能,可以使得用戶迅速而準確地獲得最優結果。這些特點包括:
採用最新優化技術,充分利用多核處理器優勢
任何版本都支持平行計算,並且計算結果確定而非隨機
提供了方便輕巧的介面,支援 C++, Java, Python, .Net 開發,記憶體消耗少
支持多種平臺,包括 Windows, Linux, Mac OS X
支援 AMPL、GAMS、AIMMS和 Windows Solver Foundation 建模環境
單一版本,開發版本也就是發佈版本,程式轉移便捷
性價比突出,為學校、企業提供了差異化價格,方便各種需求
第三方商業和免費軟體支援和Matlab介面
強大的技術支援力量,Gurobi 提供中英文雙語技術支援
完備的用戶使用手冊
Gurobi 可以解決的問題
 
Gurobi 可以解決的數學問題:
線性問題(Linear problems)
二次型目標問題(Quadratic problems)
混合整數線性和二次型問題(Mixed integer linear and quadratic problems)
突出的性價比
Gurobi 不區分開發許可和實施許可,一個許可軟體既可以用在開發上也可以用在實施上。
同時,允許一個許可軟體應用于多個應用程式上,極大地降低了大型優化項目的開發和實
施成本。
應用領域
線性混合整數優化是應用在各個領域中最常見的優化方法之一,是過去30年當中在實際應
用中創造價值最巨大的優化方法。在物流、生產製造、金融、交通運輸、資源管理、積體
電路設計、環境保護、電力管理等等領域,幾乎無所不在。在世界一流的企業資源管理(
ERP)、供應鏈管理(SCM)、運輸管理等企業決策工具中,都有線性混合整數優化器的存
在。
英文說明:
KNITRO is a solver for nonlinear optimization. It is
the most powerful and versatile solver on the
market, providing three state-of-the-art algorithms.
The broad range of behaviors exhibited by nonlinear
problems makes this an essential feature.

KNITRO is designed for large problems with
dimensions running into the hundred thousands. It is
effective for solving linear, quadratic, and
nonlinear smooth optimization problems, both convex
and nonconvex. It is also effective for nonlinear
regression, problems with complementarity
constraints (MPCCs or MPECs), and mixed-integer
programming (MIPs), particular convex mixed integer,
nonlinear problems (MINLP). KNITRO is highly
regarded for its robustness and efficiency.

KNITRO provides a wide range of user options, and
offers interfaces to C, C++, Fortran, Java, AMPL,
AIMMS, GAMS, MPL, Mathematica, MATLAB Microsoft
Excel, and LabVIEW. Continuing active development
and support ensures that KNITRO will remain the
leader in nonlinear optimization.
圖片說明:

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