Python 环境下 Gurobi 安装与配置指南

Gurobi 简介

Gurobi 是由美国 Gurobi Optimization 公司开发的一款高性能商业数学优化求解器，广泛应用于学术研究与工业领域。它能够高效求解以下类型的优化问题：

线性规划（LP）
整数规划（IP）
混合整数规划（MIP）
二次规划（QP）
二次约束规划（QCP）
非线性规划（部分支持，如含对数、指数、三角函数、分段函数等）

主要特点：

求解速度快、精度高：在多项第三方评测中性能领先。
多语言支持：提供 Python、C/C++、Java、.NET、MATLAB、R 等接口，其中 Python 接口（gurobipy）最为常用。
跨平台兼容：支持 Windows、Linux 和 macOS。
学术免费：高校师生可申请免费学术许可证。
广泛应用：涵盖物流调度、生产计划、金融投资组合、能源系统、机器学习等多个领域。

简言之，Gurobi 是当前最先进、最高效的数学优化工具之一，特别适合求解大规模复杂决策优化问题。

前置工作

确保已配置好远程连接环境（如需在内网服务器操作）。
配置好 Python 环境（原生 Python 或 Anaconda）。
安装代码编辑器（推荐 PyCharm 或 VSCode）。

注意：PyCharm 使用 Anaconda 解释器与原生 Python 类似。

Gurobi 下载安装

下载

进入 Gurobi 软件页面（需要注册登录）：https://www.gurobi.com/downloads/gurobi-software/

根据自己的需要选择对应的版本，建议下载最新版本，但需注意 Gurobi 主版本号与其 Python 接口 gurobipy 的版本号需保持一致。

安装

双击下载好的安装包运行。
点击 Next 继续。
接受协议，点击 Next。
根据需要修改安装路径（默认路径通常可用）。
点击 Install 进行安装。
安装完成后点击 Finish。
若弹出重启提示，点击 YES 重启电脑。

Gurobi 许可证申请激活

Named-User Academic（推荐使用）

在连接校园网的情况下登录账户。
点击 My account 或者 Your gurobi licenses — Request — Named-User Academic。
同意协议并提交请求。
等待许可证创建成功通知。
在计算机连接互联网的情况下，打开命令提示符（cmd）。
使用 cd 命令进入到 Gurobi 安装目录/win64/bin 目录下。
输入激活码，出现成功提示代表激活完成。

Online Course（可离线使用，有规模限制）

登录后点击 My account 或者 Your gurobi licenses — Request — Online Course。
提交请求后自动激活流程与上述一致。
若需手动激活：
- 在 Gurobi 安装路径中找到 grbprobe.exe 程序。
- 运行 grbprobe 以生成有关系统的报告。
- 点击手动生成表单，复制生成的信息并点击提交。
- 提交后会下载许可证文件。

安装 Gurobipy

在线安装

使用 pip 或者 conda 命令进行安装，会自动选择合适的版本。

pip install gurobipy

conda config --add channels "http://conda.anaconda.org/gurobi"
conda install gurobi

离线安装

方法一：本地安装

确定好 Python 的安装位置。
右键管理员运行 cmd。
进入 gurobi 安装根目录的 win64 目录，例如：C:\gurobi1001\win64。
使用命令行安装：

C:\ProgramData\anaconda3\python.exe setup.py install

方法二：Pypi 下载

进入 Gurobipy 官网：https://pypi.org/project/gurobipy/
点击 Release history 找到历史版本。Gurobi 主版本号与 gurobipy 版本号一致，选择对应版本（如 12.0.0）。
根据 Python 版本和平台选择对应的 wheel 文件下载。
将文件复制到服务器上。
通过 cd 命令进入该文件目录，安装扩展包：

python -m pip install --find-links gurobipy-12.0.0-cp312-cp312-win_amd64.whl --no-index gurobipy

查看包是否安装完成。

测试代码

进入 python 后新建测试 py 文件（注意不要命名为 gurobipy.py），测试代码如下：

"""
3000 约束量的规划求解，以验证证书是否为免费限制证书
免费限制证书：约束量<=1000
"""
import gurobipy as gp
from gurobipy import GRB

# 创建模型
model = gp.Model("3000_constraints")

# 添加变量
num_vars = 3000
vars = model.addVars(num_vars, vtype=GRB.CONTINUOUS, name="x")

# 添加约束（约束量 3000）
for i in range(3000):
    # 示例：每个约束为 x_i <= 1
    model.addConstr(vars[i] <= 1, name=f"constraint_{i}")

# 添加目标函数（最大化总和）
model.setObjective(sum(vars), GRB.MAXIMIZE)

# 求解
model.optimize()

# 输出结果
if model.status == GRB.OPTIMAL:
    print("最优解：", model.objVal)

常见问题

驱动盘符变更导致卸载失败

如果软件以前安装在 E 盘，后来 E 盘移除，删除文件夹重新安装时可能出现 Invalid Drive: E: 错误。即使尝试卸载也会报错。此时可使用 CCleaner 清除注册表，但可能无法彻底解决。

解决方案：先创建一个虚拟 E 盘，把 Gurobi 进行卸载，再把虚拟 E 盘删了，用 CCleaner 清理一遍注册表，就可以重新安装了。

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