\nNuestra m\u00e1s reciente versi\u00f3n permite a los cient\u00edficos de datos integrar f\u00e1cilmente modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en los modelos de optimizaci\u00f3n para solucionar nuevos tipos de problemas.\n<\/p>\n
Nuestra m\u00e1s reciente versi\u00f3n permite a los cient\u00edficos de datos integrar f\u00e1cilmente modelos de aprendizaje autom\u00e1tico en los modelos de optimizaci\u00f3n para solucionar nuevos tipos de problemas.
\nBEAVERTON, Oreg\u00f3n–(BUSINESS WIRE)–Gurobi Optimization, LLC, l\u00edder en el \u00e1rea de inteligencia artificial para la toma de decisiones, anunci\u00f3 hoy el lanzamiento de Gurobi 10.0. Esta nueva versi\u00f3n mejora el desempe\u00f1o del solucionador, reafirm\u00e1ndose como el l\u00edder en el sector. Adem\u00e1s, brinda la capacidad de integrar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico directamente en los modelos de optimizaci\u00f3n, as\u00ed como nuevas herramientas para el desarrollo, monitoreo y diagn\u00f3stico avanzado de modelos, de forma que los usuarios puedan resolver nuevos tipos de problemas incluso m\u00e1s r\u00e1pido que antes.<\/p>\n
Mejoras en el rendimiento y t\u00e9cnicas de resoluci\u00f3n avanzadas<\/p>\n
El equipo de I+D de Gurobi supera de nueva cuenta los l\u00edmites del rendimiento, conseguiendo mejoras en los algoritmos existentes y desarrollando nuevas t\u00e9cnicas. Como resultado, Gurobi 10.0 ha logrado las siguientes mejoras de rendimiento con respecto a Gurobi 9.5<\/p>\n
Tipo<\/p>\n
Algoritmo<\/p>\n
Aceleraci\u00f3n general<\/p>\n
En modelos >100 seg<\/p>\n
LP<\/p>\n
Concurrente<\/p>\n
10 %<\/p>\n
25 %<\/p>\n
S\u00edmplex primal<\/p>\n
3 %<\/p>\n
10 %<\/p>\n
S\u00edmplex dual<\/p>\n
3 %<\/p>\n
10 %<\/p>\n
MIP<\/p>\n
MILP<\/p>\n
13 %<\/p>\n
24 %<\/p>\n
MIQP convexo<\/p>\n
57 %<\/p>\n
2.4x*<\/p>\n
MIQCP convexo<\/p>\n
28 %<\/p>\n
88 %*<\/p>\n
MIQCP no convexo<\/p>\n
51 %<\/p>\n
2.6x<\/p>\n
*Las bater\u00edas de prueba de modelos MIQP y MIQCP dif\u00edciles son m\u00e1s peque\u00f1os que para otras clases de problemas.<\/p>\n
\u00abHemos logrado un aumento de la velocidad superior a 75x en MILP con respecto a Gurobi 1.1. Pero m\u00e1s importante es el hecho que Gurobi 10.0 ahora puede resolver f\u00e1cilmente a\u00fan m\u00e1s modelos, incluidos algunos que hasta ahora eran intratables\u00bb, explic\u00f3 el Dr. Tobias Achterberg, Vicepresidente de Investigaci\u00f3n y Desarrollo de Gurobi Optimization.<\/p>\n
Gurobi 10.0 tambi\u00e9n incluye los siguientes avances en su repertorio de algoritmos:<\/p>\n
Nuevo algoritmo s\u00edmplex para redes: acelera considerablemente la resoluci\u00f3n de LP con estructura de red.<\/p>\n
Nueva heur\u00edstica para los modelos QUBO, que pueden manifestarse en la optimizaci\u00f3n cu\u00e1ntica: mejora la capacidad de Gurobi para encontrar r\u00e1pidamente buenas soluciones factibles para problemas de optimizaci\u00f3n binaria cuadr\u00e1tica sin restricciones.<\/p>\n
Mejoras significativas en el rendimiento de los MIP que contienen modelos de aprendizaje autom\u00e1tico: dan lugar a una mejora superior a 10x en ciertos modelos que integran redes neuronales con funciones de activaci\u00f3n ReLU.<\/p>\n
Nuevo algoritmo para ajuste de cotas basado en optimizaci\u00f3n (OBBT, optimization-based bound tightening): acelera enormemente la resoluci\u00f3n de modelos MIQCP no convexos.<\/p>\n
Redise\u00f1o del solucionador de programaci\u00f3n lineal concurrente: mejora el rendimiento y reduce el consumo de memoria.<\/p>\n
Innovadora integraci\u00f3n de la ciencia del an\u00e1lisis de datos<\/p>\n
Con Gurobi Machine Learning\u2013un proyecto de c\u00f3digo abierto basado en Python para integrar directamente en Gurobi modelos de aprendizaje autom\u00e1tico previamente entrenados\u2013 los cient\u00edficos de datos pueden aprovechar la sinergia con la optimizaci\u00f3n matem\u00e1tica.<\/p>\n
En concreto, los usuarios pueden estimar un sistema del mundo real entrenando un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico (en Scikit-learn, Tensorflow\/Keras o Pytorch) y luego utilizar dichomodelo como una restricci\u00f3n en Gurobi con el fin de optimizar los controles de ese sistema.<\/p>\n
\u00abNuestro objetivo es conectar el mundo de la ciencia de datos con el mundo de la optimizaci\u00f3n. Con Gurobi, pueden conectar la \"caja negra\" que genera predicciones, a un modelo de optimizaci\u00f3n y as\u00ed entrelazar dichas predicciones con la toma de decisiones\u00bb, explic\u00f3 Achterberg.<\/p>\n
Con esta nueva versi\u00f3n, tambi\u00e9n estamos haciendo que sea m\u00e1s pr\u00e1ctico integrar la construcci\u00f3n de modelos de gurobipy con objetos de Pandas gracias a un nuevo paquete de c\u00f3digo abierto espec\u00edfico. (Disponible en GitHub\/PyPI en el cuarto trimestre de 2022).<\/p>\n
Experiencia a nivel empresarial en el desarrollo y despliegue de software<\/p>\n
Para hacer su solucionador a\u00fan m\u00e1s accesible y f\u00e1cil de usar, el equipo de Gurobi ha integrado nuevas herramientas para el desarrollo, monitoreo y diagn\u00f3stico avanzado de modelos:<\/p>\n
Mejoras significativas en la API compatible con matrices de gurobipy: todos los objetos de modelado compatibles con matrices admiten m\u00faltiples dimensiones y la manipulaci\u00f3n de dichas dimensiones, incluido el broadcasting, ahora se asemeja a NumPy.<\/p>\n
Nueva restricci\u00f3n general log\u00edstica: facilita la incorporaci\u00f3n a los MIP de una restricci\u00f3n que aproxima la funci\u00f3n log\u00edstica.<\/p>\n
Paquete NuGet para .NET: permite a los usuarios .NET descargar directamente Gurobi del servidor NuGet.<\/p>\n
Configuraci\u00f3n de l\u00edmite de memoria que permite una buena salida: los usuarios pueden establecer un l\u00edmite y seguir obteniendo la mejor soluci\u00f3n trasreanudarla optimizaci\u00f3n despu\u00e9s de haber alcanzado el l\u00edmite.<\/p>\n
Nuevos paneles de control de Compute Server: Gurobi Compute Server ahora incluye dos nuevos paneles de control, lo que permite a los usuarios supervisar las m\u00e9tricas a lo largo del tiempo y profundizar en la actividad del cluster para entender mejor su uso, as\u00ed como el comportamiento de la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n
Soporte de plataforma ampliado: Gurobi 10.0 incluye soporte para Python 3.11 y Linux en ARM 64-bit.<\/p>\n
Con el lanzamiento de Gurobi 9.5, el a\u00f1o pasado se introdujo el Web License Service (WLS) para los entornos de contenedores Docker y Kubernetes. Con Gurobi 10.0, el equipo ha ampliado WLS para dar soporte a casi todos los tipos de entornos de contenedores. Adem\u00e1s, ahora los clientes tambi\u00e9n pueden obtener licencias WLS que les permiten ejecutar Gurobi en pr\u00e1cticamente todos los escenarios de despliegue, incluyendo entornos de contenedores, m\u00e1quinas virtuales y f\u00edsicas basadas en Linux, macOS y Windows.<\/p>\n
\u00abA nuestros clientes les encanta nuestro WLS y la flexibilidad que ofrece. Y ahora pueden desplegar de forma din\u00e1mica el software de Gurobi en m\u00e1s entornos\u00bb, explic\u00f3 Duke Perrucci, director de operaciones de Gurobi.<\/p>\n
Adem\u00e1s, a partir de Gurobi 10.0, las versiones principales de los productos \u2013as\u00ed como sus consiguientes versiones secundarias y t\u00e9cnicas\u2013 ser\u00e1n compatibles durante un periodo de tres a\u00f1os desde la fecha de lanzamiento inicial del producto principal. Por ejemplo, la versi\u00f3n 10.0.0 de Gurobi (presentada en noviembre de 2022) y las versiones secundarias entre 10.0 y 11.0 tendr\u00e1n soporte hasta noviembre de 2025.<\/p>\n
\u00abEsto ayuda a generar previsibilidad para nuestros clientes de modo que sepan exactamente cu\u00e1nto tiempo ser\u00e1 compatible una versi\u00f3n\u00bb, explic\u00f3 la Dra. Sonja Mars, Directora de Soporte para la Optimizaci\u00f3n de Gurobi Optimization. \u00abNuestro objetivo es brindar soporte y asesoramiento t\u00e9cnico a nuestros clientes, una pol\u00edtica destinada a mitigar el desarrollo basado en prueba y error. Queremos que nuestros clientes reciban la ayuda que necesitan cuando la necesitan\u00bb.<\/p>\n
Por su parte, el Dr. Edward Rothberg, CEO y cofundador de Gurobi Optimization, a\u00f1adi\u00f3:
\n\u00abEn Gurobi contamos con las mentes m\u00e1s brillantes en el \u00e1mbito de la optimizaci\u00f3n. Cada departamento est\u00e1 integrado por personas que no solo son inteligentes, sino que adem\u00e1s est\u00e1n profundamente comprometidas con nuestros clientes y con brindarles la mejor experiencia posible. Estoy orgulloso de formar parte de este equipo\u00bb.<\/p>\n
M\u00e1s informaci\u00f3n sobre Gurobi 10.0 en gurobi.com\/whats-new-gurobi-10-0\/.<\/p>\n
Acerca de la optimizaci\u00f3n de Gurobi<\/p>\n
La tecnolog\u00eda de inteligencia artificial para la toma de decisiones de Gurobi le permite tomar decisiones comerciales \u00f3ptimas en segundos. Desde la planificaci\u00f3n de capital humano, la administraci\u00f3n de portafolios de inversi\u00f3n y la optimizaci\u00f3n de estrategias de marketing, hasta el dise\u00f1o de la cadena de suministro y todos los procesos intermedios, Gurobi identifica la soluci\u00f3n \u00f3ptima a su problema entre billones de posibilidades.<\/p>\n
Como l\u00edder en inteligencia artificial para la toma de decisiones, Gurobi ofrece un software completo y f\u00e1cil de integrar, as\u00ed como el mejor soporte de su clase, con un \u00edndice de satisfacci\u00f3n del cliente del 98%, el m\u00e1s alto en la industria.<\/p>\n
Fundada en 2008, Gurobi opera en Am\u00e9rica, Europa y Asia. M\u00e1s de 2500 clientes de todo el mundo en m\u00e1s de 40 industrias utilizan Gurobi, incluidos SAP, Air France y la Liga Nacional de F\u00fatbol estadounidense (NFL), as\u00ed como la mitad de la lista Fortune 10 y el 70% de las principales empresas tecnol\u00f3gicas a nivel mundial. Para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n visite https:\/\/www.gurobi.com\/ o llame al +1 713 871 9341.
\n Contacts
\nNell-Marie Colman
\n(540) 952 9719
\nGurobi Optimization
\ncolman@gurobi.com<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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