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。

怎么在matlab中用gurobi

在 MATLAB 中使用 Gurobi，您需要遵循以下几个步骤：

1. 下载 Gurobi 并安装它。您可以从 Gurobi 官网下载 Gurobi，安装过程非常简单。

2. 在 MATLAB 中添加 Gurobi 的路径。您可以通过在 MATLAB 命令窗口中输入以下命令来添加路径：

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

其中 `/path/to/gurobi/matlab/` 是您安装 Gurobi 后在计算机上找到 MATLAB 接口的路径。

3. 在 MATLAB 中创建一个 Gurobi 模型。您可以使用 `gurobiModel` 函数创建一个新的 Gurobi 模型对象，如下所示：

   model = gurobiModel('model_name');

这会创建一个名为 `model_name` 的新 Gurobi 模型对象。

4. 在 Gurobi 模型中添加变量和约束。您可以使用 `addVar` 和 `addConstr` 函数向模型中添加变量和约束，例如：

   x = model.addVar(lower_bound, upper_bound, coefficient, variable_type, 'var_name');
   model.addConstr(A * x <= b, 'constr_name');

这将向 Gurobi 模型中添加一个名为 `var_name` 的变量，以及一个名为 `constr_name` 的约束。

5. 设置 Gurobi 模型的目标函数。您可以使用 `setObjective` 函数设置模型的目标函数，例如：

   model.setObjective(objective_coefficient * x, 'maximize');

这将把 Gurobi 模型的目标函数设置为 `maximize`，并将 `x` 的系数设置为 `objective_coefficient`。

6. 解决 Gurobi 模型。您可以使用 `optimize` 函数解决 Gurobi 模型，例如：

   model.optimize();

这将解决 Gurobi 模型并计算出最优解。

7. 获取 Gurobi 模型的结果。您可以使用 `getVars` 和 `getObjVal` 函数获取 Gurobi 模型的结果，例如：

   solution = model.getVars();
   objective_value = model.getObjVal();

这将获取 Gurobi 模型的变量值和目标函数值，并将它们存储在 `solution` 和 `objective_value` 中。

这些是使用 Gurobi 在 MATLAB 中求解数学规划问题的一些基本步骤。您可以根据需要调整这些步骤以满足您的具体需求。