gurobi在matlab下载安装教程
时间: 2025-04-24 20:58:18 浏览: 25
### Gurobi 在 MATLAB 中的下载和安装教程
#### 准备工作
假设读者已拥有合法授权并安装好了 MATLAB 软件环境。
#### 安装 YALMIP 工具箱
为了使 MATLAB 支持更多优化求解器,需先安装 YALMIP 工具箱。可以通过访问官方网站获取最新版本[YALMIP](https://yalmip.github.io/),按照页面提示完成下载与安装过程[^1]。
#### 获取 Gurobi 许可证
对于学术用途,可以利用 Gurobi 提供的免 IP 验证学术许可证服务。前往[Gurobi官网](http://www.gurobi.com/academia/academic-program-and-licenses),遵循指引提交申请材料以获得必要的认证文件[^3]。
#### 安装 Gurobi 求解器
下载适用于 Windows 平台的 Gurobi Optimizer 安装包,并依照向导指示逐步操作直至结束。完成后确认 `gurobi.env` 文件存在于默认路径内(通常位于 C:\gurobi952\win64 或相似位置),这一步骤至关重要因为后续配置依赖于此设置文件的存在[^4]。
#### 连接 MATLAB 和 Gurobi
将 Gurobi 的 MATLAB 接口库加入到 MATLAB 的搜索路径当中去。具体做法是在命令窗口输入以下指令:
```matlab
addpath('C:\gurobi952\win64\matlab')
savepath %保存更改后的路径列表以便下次启动时自动加载
```
另外还需确保动态链接库 `.dll` 正确放置于 MEX 编译器能够识别的位置,比如 D:\gurobi\win64\bin 下面存在名为 gurobi100.dll 的共享对象,则应将其拷贝至上述相同目录下的 matlab 子文件夹里。
#### 测试安装成果
最后通过执行简单的测试脚本来检验整个集成流程是否顺利完成。打开一个新的 .m 文件编写如下代码片段来创建一个线性规划模型实例并通过调用 solve() 方法尝试解决问题:
```matlab
% 创建新模型
model.A = sparse([1 2; 3 4]);
model.obj = [1 1];
model.rhs = [5; 8];
model.sense = '<>';
model.vtype = 'C';
% 设置参数选项 (可选)
params.OutputFlag = 0;
% 解决方案计算
result = gurobi(model, params);
disp(result);
```
如果一切正常的话应该可以看到返回的结果结构体包含了最优目标函数值以及对应的决策变量取值情况等信息[^2]。
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