matlab2021b gurobi

Gbi Optimizer是一个商业优化求解器，可用于解决各种数学编程问题，包括线性编程（LP）、二次编程（QP）、二次约束编程（QCP）、混合整数线性规划（MILP）、混合整数二次规划（MIQP）等。在使用Gurobi Optimizer之前，您需要按照以下步骤申请academic license：
1. 步骤一：访问Gurobi官方网站，前往他们的注册页面。
2. 步骤二：填写注册表格并提交申请。您需要提供一些必要的信息，例如您的学术邮箱地址和相关的学术信息。
3. 步骤三：等待Gurobi团队审核您的申请。通常情况下，他们会在短时间内回复您的申请。
4. 步骤四：一旦您的申请被批准，您将收到一封电子邮件，其中包含了academic license的详细信息和指导。
5. 步骤五：按照电子邮件中的指导进行操作，生成gurobi.lic文件，并将其保存到默认目录中。

请注意，以上步骤是基于macOS系统的，如果您使用的是其他操作系统，请参考相应的文档或指南进行操作。

相关问题

matlab中使用gurobi计算时，优化函数怎么样编写

在 MATLAB 中使用 Gurobi 进行优化时，需要编写以下代码：

1. 导入 Gurobi 工具箱：

addpath('/path/to/gurobi/matlab');

2. 定义模型：

model = gurobiModel();

3. 添加变量：

x = model.addVar(lb, ub, obj, vtype, name);

其中，lb 和 ub 分别是变量的下界和上界，obj 是变量的系数，vtype 是变量的类型（'C' 表示连续变量，'B' 表示二进制变量，'I' 表示整数变量），name 是变量的名称。

4. 添加约束：

model.addConstr(expr, sense, rhs, name);

其中，expr 是约束的表达式，sense 是约束的类型（'<' 表示小于，'=' 表示等于，'>' 表示大于），rhs 是约束的右端常数，name 是约束的名称。

5. 设置优化目标：

model.setObjective(obj, sense);

其中，obj 是优化目标的系数，sense 是优化目标的类型（'min' 表示最小化，'max' 表示最大化）。

6. 求解模型：

model.optimize();

7. 获取结果：

x = model.get(GRB.DoubleAttr.X, model.getVars());

其中，x 是变量的取值。

以上是 MATLAB 中使用 Gurobi 进行优化的基本代码框架，具体的编写方式和细节可以根据具体的问题和需求进行调整和修改。

MATLAB调用gurobi

要在MATLAB中调用Gurobi，需要先安装Gurobi和MATLAB，并且将Gurobi添加到MATLAB的路径中。以下是一些基本的步骤：

1. 安装Gurobi软件和许可证。请参阅Gurobi官方网站获取更多信息。

2. 在MATLAB中设置Gurobi路径。在MATLAB命令窗口中输入以下命令：

   addpath('/path/to/gurobi/matlab');
   gurobi_setup;

这将添加Gurobi的MATLAB接口路径和启动Gurobi配置工具。

3. 在MATLAB中编写优化模型。可以使用Gurobi的MATLAB接口来定义和求解线性规划、整数规划、二次规划和混合整数规划问题。以下是一个简单的线性规划示例：

   % 定义变量和约束
   x = optimvar('x', 2, 'LowerBound', 0);
   c = [1; 2];
   A = [1 1; 1 -1];
   b = [2; 1];
   % 定义优化模型
   lp = optimproblem('ObjectiveSense', 'maximize');
   lp.Objective = c'*x;
   lp.Constraints.cons1 = A*x <= b;
   % 求解优化模型
   gurobi_options = optimoptions('gurobi', 'OutputFlag', 1);
   [sol, fval, exitflag, output] = solve(lp, 'options', gurobi_options);
   % 显示结果
   disp(sol.x);
   disp(fval);

这将定义一个包含两个变量和两个约束的线性规划问题，并使用Gurobi求解最大化目标函数c'*x的问题。

希望这些步骤能够帮助你在MATLAB中成功调用Gurobi。