在本例中,我们将演示如何使用数学优化来优化炼油厂的输出。您将学习如何生成一个最佳的生产计划,使总利润最大化,同时考虑到生产能力和其他限制。

关于这类模型的更多信息可以在H. P. Williams的《数学编程建模》第5版第258页和306 - 310页的示例# 6中找到。

这个建模示例处于中间级别,我们假设您了解Python并且熟悉Gurobi Python API。此外,你应该有一些关于建立数学优化模型的知识。

访问Jupyter笔记本建模示例

点击下面的按钮访问谷歌Colab中的示例,这是一个免费的在线Jupyter Notebook环境,允许您通过浏览器编写和执行Python代码。

如何运行Jupyter笔记本建模示例

  • 要第一次运行示例,请选择“运行时”,然后单击“全部运行”。
  • Jupyter Notebook中的所有单元格都将被执行。
  • 本例将安装gu罗比包,其中包括一个有限的gu罗比许可,允许您解决小型模型。
  • 您还可以修改和重新运行单个单元格。
  • 对于后续运行,请选择“运行时”并单击“重新启动并全部运行”。
  • Gurobi Optimizer将找到建模示例的最优解。

请查看Colab入门指南了解如何使用Colab笔记本以及创建自己的笔记本的详细信息。

是什么
古罗比新馆

新闻
Gurobi 10.0提供超快的速度、创新的数据科学集成以及企业开发和部署体验
最新版本使数据专业人员能够轻松地将机器学习模型集成到优化模型中,以解决新类型的问题。
了解更多
事件
网络研讨会:古洛比10.0有什么新进展
在本次网络研讨会上,与会者将首次看到我们即将发布的产品Gurobi 10.0。我们将总结性能改进,并重点介绍一些底层算法的进步,例如网络单纯形算法、并发LP的增强和基于边界收紧的优化。
了解更多
新内容
为古罗比客户节省成本和商业利益
2022年总经济影响™研究显示,古罗比的投资回报率为518%
了解更多