SINGULART гарантирует надежность и отслеживаемость.

Все художники на платформе были специально отобраны и сертифицированы для продажи только тех работ, авторами которых они являются. Каким бы ни был носитель, работа отправляется покупателю с сертификатом подлинности. Фотографии пронумерованы и подписаны. Каждый клиент может получить копию своего сертификата подлинности, обратившись по адресу [email protected].

Оптимизация для автомобильной промышленности

Обзор

Решатели Gurobi поддерживают широкий спектр инструментов оптимизации, используемых производителями автомобилей. Эти инструменты являются неотъемлемой частью почти каждой части автомобильного процесса: от принятия решения о том, где разместить новые заводы, чтобы минимизировать транспортные расходы, до определения оптимальной внутренней планировки завода и разработки прототипов следующего поколения, которые используют минимальное количество материалов при соблюдении требований безопасности. Узнайте, как оптимизация используется для повышения эффективности производства, снижения производственных затрат и повышения продаж и прибыльности.

«Благодаря Gurobi Toyota смогла значительно повысить скорость и качество принятия решений.

«Благодаря этой автоматизированной системе на базе Gurobi Optimizer любой может мгновенно выполнять эти сложные вычисления простым нажатием кнопки».

Решатель, который делает больше

Gurobi обеспечивает невероятную скорость и расширенные функции, поддерживаемые блестящими новаторами и экспертной поддержкой.

• Непревзойденная производительность

• Непрерывные инновации

• Отзывчивая, Экспертная поддержка

• Непревзойденная производительность

• Непрерывные инновации

• Отзывчивая, Экспертная поддержка

• Оптимизатор Gurobi обеспечивает непревзойденную производительность

  Непревзойденная производительность

  Мощный MIP-алгоритм Gurobi позволяет усложнить вашу модель, чтобы лучше представить реальный мир, и по-прежнему решать вашу модель в пределах доступного времени.

  • Публичные тесты последовательно показывают, что Gurobi находит проверенные оптимальные решения быстрее, чем конкурирующие решатели.
  • Разрыв в производительности увеличивается по мере увеличения размера и сложности модели.
  • Gurobi постоянно совершенствует различные типы проблем.
  • Gurobi настроен на оптимизацию производительности в широком диапазоне инстансов.
  • Gurobi тщательно тестируется на числовую стабильность и правильность с использованием внутренней библиотеки из более чем 10 000 моделей из промышленности и научных кругов.

   Подробнее  Подробнее

• Оптимизатор Gurobi обеспечивает непрерывные инновации

  Непрерывные инновации

  Наша команда разработчиков включает в себя самые яркие умы в области технологий принятия решений, и они постоянно поднимают планку скорости и функциональности решателя.

  • Наш код принципиально параллелен, а не последовательный код, который был распараллелен, поэтому вы можете максимально использовать параллелизм и работать последовательно.
  • Мы выходим за рамки передовых рубанков MIP, предлагая новые классы резов, которые вы можете найти только у Gurobi.
  • Наши передовые эвристики MIP быстро идентифицируют осуществимые, качественные решения — там, где другие решатели терпят неудачу.
  • Наши барьерные алгоритмы полностью используют возможности новейших компьютерных архитектур.
  • Наши API легкие, современные и интуитивно понятные, чтобы свести к минимуму время обучения и максимально повысить производительность.

   Подробнее  Подробнее

• Gurobi Optimizer обеспечивает оперативную экспертную поддержку

  Оперативная, экспертная поддержка

  Наши эксперты с докторской степенью всегда рядом, когда они вам нужны, готовы предоставить всестороннее руководство и техническую поддержку. Они обладают глубоким опытом работы с коммерческими моделями и готовы помочь вам на протяжении всего процесса внедрения и использования Gurobi.

  • Воспользуйтесь глубоким опытом нашей команды — от внедрения до настройки и многого другого.
  • Мы отвечаем на запросы клиентов в течение нескольких часов, а не дней, помогая быстро решать любые проблемы, с которыми вы сталкиваетесь.
  • Мы можем помочь вам настроить и адаптировать ваше приложение для математической оптимизации к вашим изменяющимся требованиям.

   Подробнее  Подробнее

Заглянуть под капот

Подробное изучение примеров моделей, созданных с помощью нашего Python API.

• Анализ эффективности

• Заводское планирование

• Экономическое планирование

• Анализ эффективности

• Заводское планирование

• Экономическое планирование

• Анализ эффективности

  Анализ эффективности

  Как можно использовать математическую оптимизацию для измерения эффективности организации? Узнайте из этого примера, где вы узнаете, как сформулировать модель анализа эффективности как задачу линейного программирования с использованием Gurobi Python API, а затем сгенерировать оптимальное решение с помощью Gurobi Optimizer. Эта модель представляет собой пример 22 из пятого издания книги «Построение моделей в математическом программировании» Х. Пола Уильямса на страницах 278–280 и 335–336. Этот пример относится к среднему уровню, и мы предполагаем, что вы знаете Python и Gurobi Python API, а также обладаете некоторыми знаниями о построении математических моделей оптимизации.

   Подробнее

• Заводское планирование

  Планирование производства

  Планирование производства I

  Хотите узнать, как создать оптимальный производственный план, который позволит максимизировать вашу прибыль? В этом примере мы научим вас решать эту классическую задачу планирования производства. Дополнительную информацию об этом типе модели можно найти в примере № 3 пятого издания «Построение моделирования в математическом программировании» Х. П. Уильямса на страницах 255–256 и 300–302. Этот пример моделирования относится к среднему уровню, и мы предполагаем, что вы знаете Python и знакомы с Gurobi Python API. Кроме того, вы должны иметь некоторые знания о построении математических моделей оптимизации.

  Планирование производства II

  Готовы ли вы к серьезной задаче планирования производства? Попробуйте этот пример, где вы узнаете, как создать оптимальный производственный план, который позволит не только максимизировать прибыль, но и определить, в каком месяце выполнять операции по техническому обслуживанию ваших машин. Дополнительную информацию об этом типе модели можно найти в примере № 4 пятого издания «Построение моделирования в математическом программировании» Х. П. Уильямса на страницах 256 и 302–303. Этот пример моделирования относится к среднему уровню, и мы предполагаем, что вы знаете Python и знакомы с Gurobi Python API. Кроме того, вы должны иметь некоторые знания о построении математических моделей оптимизации.  Подробнее

• Экономическое планирование

  Экономическое планирование

  В этом примере вы узнаете, как можно использовать математическую оптимизацию для решения проблемы макроэкономического планирования, с которой может столкнуться страна. Мы покажем вам, как смоделировать и решить задачу «затраты-выпуск», охватывающую взаимосвязи между различными секторами экономики страны. Эта модель представляет собой пример 9 из пятого издания книги «Построение моделей в математическом программировании» Х. Пола Уильямса на страницах 263–264 и 316–317. Этот пример моделирования относится к среднему уровню, и мы предполагаем, что вы знаете Python и знакомы с Gurobi Python API. Кроме того, вы должны иметь некоторые знания о построении математических моделей оптимизации.

   Подробнее

Часто задаваемые вопросы

Что такое математическая оптимизация?

Математическая оптимизация использует мощь математики для поиска наилучшего возможного решения сложной реальной проблемы. Вы вводите детали своей проблемы — цели, которых хотите достичь, ограничения, с которыми вы сталкиваетесь, и переменные, которыми вы управляете, — и решатель математической оптимизации рассчитает для вас оптимальный набор решений.

Какой реальный пример математической оптимизации?

85% ведущих мировых компаний используют математическую оптимизацию для принятия оптимальных бизнес-решений. Например, Air France использует его для построения наиболее эффективного расписания для всего своего парка, чтобы сэкономить на топливе и эксплуатационных расходах, а также сократить распространение задержек.

Что делает математическую оптимизацию «беспристрастной»?

Описательная и предиктивная аналитика показывает, что произошло в прошлом, почему это произошло и что может произойти дальше. Но чтобы решить, что делать с этой информацией, вам нужен человеческий вклад, что может привести к предвзятости.