GUROBI OPTIMIZER

最新バージョン情報


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Gurobi Optimizer 13.0

リリース:2025年11月​

Gurobi 13.0は、求解速度、スケーリング、そして柔軟性を求めるユーザー向けに設計されています。大規模LP向けのPDHG実装や、新たにサポートされた非線形バリア法といった画期的な機能を追加し、MIPおよびMINLPにおけるパフォーマンスを大幅に向上させます。

実行時間の短縮、ヒューリスティックスの制御性の向上、よりスマートなコールバック、そしてより強力なソリューションプールツールを実感いただけるでしょう。エネルギーや化学といった非線形解析を多用する分野では、NLP機能により新たな可能性が開拓されます。大規模な最適化においては、GPUアクセラレーションとKubernetesの自動スケーリングにより、新たなレベルのパフォーマンスとスケーラビリティを実現します

パフォーマンスの向上

すべてのメジャー リリースと同様に、Gurobi はソルバーのパフォーマンスの限界を追求し続けています。Gurobi 13.0 では、以前のバージョン12.0と比較して次の速度向上が実現されました。

アルゴリズム全体的な改良難しい問題(求解に100秒以上を要する問題)
LP0.6%3.9%
MIP8.2%15.9%
MIQP5.1%7.3%
MIQCP13.2%25.8%
Nonconvex MIQCP54.7%2.68x
MINLP2.52x(6.34x)*
IIS67.8%(2.01x)*

*ベンチマーク結果の統計的な信頼性を担保するにはデータ数が少ない問題クラス

新機能

パフォーマンスの向上に加えて、Gurobi 13.0 にはいくつかの魅力的な新機能が含まれています。​

  • より高速なコア ソルバー:難しい MIP モデルでは平均で約 16% 高速に求解、MINLP では 2 倍以上の高速化を達成しました。

  • PDHGの実装 :CPU および GPU* のサポートをにより、大規模な LP を迅速に解決します。

  • 新しい非線形バリア法 :非線形問題に対する局所最適解を短時間で取得します。**

  • ヒューリスティックスの改善 :NoRel の機能強化により意思決定を加速します (変数ヒントと新しい停止基準が追加されました)。

  • さらにスマートな追加機能:新しい非線形関数、コールバック機能の改善、ソリューション プールの属性、および多目的最適化レポートを利用できます。

  • *ベータ機能: これらの機能は、まだ本番環境での使用を想定していません。サポートはベストエフォートベースで提供されます。

  • **プレビュー機能: これらの機能は完全にテストされ、サポートされていますが、将来の技術リリースまたはメジャーリリースで大幅に変更される可能性があります(API、動作、パッケージの互換性を破る変更を含む)。

Gurobiクラスタ マネージャと計算サーバ

コンピューティング サーバー クラスターの自動スケーリング
ジョブ キュー とノード使用率に基づいて、Kubernetes 上の Gurobi コンピューティング サーバーのデプロイメントを自動的にスケーリングします。

アクセシビリティの改善
WCAG 2.1 AA 標準に準拠したCluster Managerにより、ユーザーフレンドリーでアクセスしやすい Web インターフェースを体験できます。

セキュリティ強化
安全かつ確実な作業を提供します。Compute Server と Cluster Manager は TLS 1.3 のみの暗号ポリシーをサポートし、すべての通信が最新の TLS 標準に準拠していることが保証されます。

Gurobi 12.0から13.0への移行

ほとんどのプログラムはそのまま移行可能ですが、以下の変更にご注意ください。

非推奨機能

  • いくつかの機能が非推奨となりました、将来のバージョンでは該当する機能が削除される可能性があります。

  • 非推奨化されたすべての機能については、リリースノートをご確認ください。

  • 特にGurobiインタラクティブシェルがインストーラから削除されました。

  • お手元のPython環境に対してgurobipyをインストールしてご利用ください。GurobiをPythonへインストールするには?

サポートプラットフォーム(13.0)

対応OS環境は、お客様からの要望に応じて、適時、追加・修正される可能性があります。対応OS環境に関してのご要望および過去のバージョンにおけるサポートプラットフォームに関しては、お問い合わせよりご連絡ください。

Supported Platforms for Gurobi 13.0

インサイト

事例

Case Study

株式会社カネカ 滋賀工場

カネカ滋賀工場では、ポリイミドフィルムの裁断計画立案における属人化・高負荷業務という課題を解決するため、「MathCutting」を導入。計画立案時間の大幅削減と生産精度の向上を実現し、担当者をより高度な業務へ活躍の場を広げることに成功しました。

Case Study

株式会社J-POWER ビジネスサービス:広域需給調整プログラムMR

Gurobi Optimizerを基盤とした広域需給調整プログラム「MR」を開発。再生可能エネルギーやEVの普及を見据えた複雑な電力需給シミュレーションを高速に実現しました。

Case Study

ヒューレット・パッカードでのITプロジェクト最適化

複雑なITプロジェクトポートフォリオの最適化にGurobi Optimizerを採用。手作業のプロセスと比較し、1億ドルの経済的利益を実現しました。

インサイト

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