Gurobi下载及IntelliJ IDEA导入

最新推荐文章于 2024-09-28 20:30:30 发布
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分类专栏： java 文章标签： Gurobi
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本文介绍了如何下载Gurobi并申请免费学术版license，以及在Windows环境下安装和在IntelliJ IDEA中导入Gurobi的jar包步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

Gurobi 下载地址： http://www.gurobi.com/downloads/download-center

申请一个免费的license（学术用途的）（本人在注册时因为163邮箱浪费了很长时间，后来换为qq邮箱，瞬间注册成功）

下载

获取免费的license

之后就是安装，直接next即可，文件并不大，之后win+运行，输入 license即可。

应为我是用IntelliJ IDEA，用到这个包，所以找到路径

之后在IntelliJ IDEA中带入jar包

以前没写过，写的比较简单，多包涵！ 

 

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idea中使用 Gurobi
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### 配置和使用 Gurobi 求解器 #### 在 IntelliJ IDEA 中设置 Gurobi 环境 为了在 IntelliJ IDEA 中成功配置和使用 Gurobi 求解器，需按照以下说明操作： 安装 Gurobi 软件包并获取许可证之后，在 IntelliJ IDEA 创建 Java 项目时应确保已正确引入 Gurobi 库。 对于库的导入，可以通过添加外部 JAR 文件的方式完成。具体来说是在项目的构建路径中加入位于 Gurobi 安装目录下的 `gurobi.jar` 文件[^4]。 #### 编写代码以利用 Gurobi 进行优化计算 下面展示了一段简单的 Java 代码片段用于定义变量、目标函数以及约束条件，并最终求得线性规划问题的最佳解决方案。 ```java import gurobi.*; public class SimpleLP { public static void main(String[] args) { try { GRBEnv env = new GRBEnv(true); env.set("logFile", "lp.log"); env.start(); GRBModel model = new GRBModel(env); // 添加决策变量 GRBVar x = model.addVar(0.0, 1.0, 0.0, GRB.CONTINUOUS, "x"); GRBVar y = model.addVar(0.0, 1.0, 0.0, GRB.CONTINUOUS, "y"); // 设置目标函数最小化表达式 model.setObjective(new GRBLinExpr(), GRB.MINIMIZE); // 增加约束条件 GRBLinExpr expr = new GRBLinExpr(); expr.addTerm(1.0, x); expr.addTerm(1.0, y); model.addConstr(expr, GRB.EQUAL, 1.0, "c0"); // 执行最优化过程 model.optimize(); // 展示结果 System.out.println(x.get(GRB.StringAttr.VarName) + " " + x.get(GRB.DoubleAttr.X)); System.out.println(y.get(GRB.StringAttr.VarName) + " " + y.get(GRB.DoubleAttr.X)); // 显示最优值 System.out.println("Obj: " + model.get(GRB.DoubleAttr.ObjVal)); // 清理资源 model.dispose(); env.dispose(); } catch (GRBException e) { System.out.println("Error code: " + e.getErrorCode() + ". " + e.getMessage()); } } } ``` 这段程序展示了如何初始化环境、建立模型对象、增加连续型决策变量、设定目标函数方向（此处设为极小化）、添加线性不等式/等式的约束关系、执行优化算法得到全局最优解的过程，同时也包含了异常处理机制来捕获可能出现的操作错误信息[^3]。
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