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Gurobi作为行业领先的商业求解器，多年来仍一直维持着不断革新的步伐。本文为小编对Gurobi中国的王岩峰博士的采访，其中主要谈到了Gurobi
9.0新版本带来的突破：包括对非线性非凸二次规划的扩展、传统优化性能的功能提升、商业开发与学术支持、入门资料以及用户手册、和其它大家关心的关于Gurobi的问题。 |
从2012年推出之际就跻身全球顶尖优化器行列，到2014年开始在第三方国际评比中跃居和保持多年第一位至今，Gurobi的领先优势逐年扩大，成为数学规划优化器中无可争议的标杆。每年配合INFORMS
年会召开而发布的新版本，成为运筹学领域令人期待的事件，每个版本都体现了运筹学商业求解器的最前沿进步。
今年也不例外，Gurobi 版本9已经于2019年11月发布。和以往版本相比，今年发布的版本体现了多个理论和实践上的突破，也是Gurobi
拉大竞争优势、突破自己的又一次体现。为此我们采访了Gurobi 中国地区销售和技术支持合作伙伴刃之砺信息科技（上海）有限公司的王岩峰博士。
王岩峰博士在美国波士顿大学系统工程系获得博士学位，从事运筹学普及、工程化实施、应用算法开发和仿真模拟超过20年，服务的国内外客户超过200家。
和以往一样，Gurobi 每个新版本都有突破，都有很多新亮点。但Gurobi 版本9的新亮点尤其明显。Gurobi 版本9是Gurobi
突破传统线性和凸二次混合整数规划，向非凸非线性优化迈出的最重要第一步。新版本中的非凸非线性优化表现在几个方面。
第一， 对于二次规划，在增加了对双线性形式（bilinear）支持之后，现在Gurobi
可以支持任何形式的二次型约束和目标，不论是否是半正定。这个意义十分重大。以往我们有很多潜在客户，主要在石油化工、电力、钢铁冶金等领域，存在理化反应、物料平衡等场景，发给我们很多模型都因为不是半正定而要么无法求解，要么需要采取很多人工线性化方法进行转换，增加了落地难度。现在就不存在这个问题，可以直接求解。
第二， 增加了一类新的约束表达形式，Gurobi 称之为广义函数约束。函数形式可以是高阶多项式、对数、指数、三角函数等非线性函数，那么Gurobi
会对这些函数自动分段线性化进行近似，用户可以通过参数来平衡近似的精度和速度。这样我们就允许在传统的线性和二次型模型中看到这些非线性函数，大大扩展了Gurobi求解器的适用范围，而且这些结果也具有全局最优性。
我们相信这些非凸非线性扩展只是 Gurobi 突破自己的第一步，后续还会在求解速度、非线性方面有进一步的扩展。
除了这些非凸非线性扩展之外，另外一个显著的提升发生在对于Gurobi
运算服务架构的扩展。随着“中台”概念的兴起，越来越多企业希望将优化资源集中管理，成为服务企业各种应用的智慧中间层。因此Gurobi
新版本扩展了运算服务器中的集群管理功能，包括
（1）允许建立企业运算集群，并提供可视化（网页化）集中管理
（2）允许同步和异步优化。以往启动一个优化任务，客户端需要一直等待服务器的运行，直到服务器优化结束返回优化结果给客户端为止。现在允许批量化发送优化任务，然后客户端可以做其他事情，过段时间之后再来取优化结果。客户端的资源得到充分利用。
除此之外，Gurobi 新版本在操作上也有很多提升
（1）增加了Python
对于矩阵操作的接口
（2）对于混合整数模型增加了多场景的实验分析，观察特定数据的敏感度
（3）丰富了变量和约束的下标操作
（4）支持优化过程中间输出结果到文件中
等等。
总而言之，Gurobi 版本9 在很多方面突破了自己原来的版本功能，在求解问题范围、优化性能、系统架构、易用性上都有显著提高。
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（2）Gurobi 版本9在传统的线性二次型混合整数规划方面有哪些进展？ |
Gurobi 9 在扩展功能的同时，没有忽略传统优化功能的性能提升。按照Gurobi 研发团队的反馈，混合整数线性问题的速度提升了18%
到26%，混合整数二次型问题提升了24%，内点法和单纯形法提升了7% 到11%。
这些提升主要得益于引入了一些新切平面、启发式方法等技术。
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