1. 问题

最近在折腾运筹学的一些东西。理论学完了肯定是要借助工具，手算的时代已经过去了。那么常用的软件包有哪些呢？

2. 分析

2.1. Excel

把 Excel 排在第一肯定有很多人不服，毕竟这看起来也太不专业了。但就像我们之前说的，讨论工具的鄙视链没有意思。Excel 简单易用，普及范围最广，和其他软件结合也是最方便的。

Excel 求解线性规划、整数规划等需要用到 Solver 工具包，Excel 自带，免费使用。如果想要更强大的工具包，可以考虑其付费升级版Analytic Solver for Excel - solver。

上得厅堂下得厨房，功能强大婉约可人，简直就像我的丫头。

2.2. CPLEX

CPLEX是 IBM 出品的一款运筹优化工具包，有免费的社区版。该工具继承了 IBM 软件的一贯的功能强大、使用复杂的特点。CPLEX 算是业界标准，很多公司都会要求会用 CPLEX 的人优先录用。

CPLEX 除了集成开发环境外，还有 Python 接口，可以在 Python 里面直接调用。但它依然继承了 IBM 的一贯风格，文档粗糙，资料少，需要自己啃文档。

哎，这等贵妇人，东哥还是离得远点好。

2.3. Lingo

我们上课用的是LINGO and optimization modeling。这款工具简单小巧，就像小乔一样惹人喜爱。可惜是收费软件，有试用版，但只有半年的试用期。

不爽。就像小乔一样让人可望不可即。

2.4. SciPy

SciPy 里面有优化模块，其中就有线性规划功能。作为普及度最高的 Python 科学计算工具包，不用再额外安装其他工具，的确很爽。但让人不爽的是只有线性规划功能，没有整数优化等其他运筹模块。

可惜，一个邻家妹妹，其他都挺好，就是有点遗憾。

2.5. XPress

XPress 是一款商业运筹软件，已经有三十多年的历史了。它还有免费社区版，真是业界良心。不过刚找到，还没有试用，所以暂不予评价。

不过考虑到其悠久的历史，应该不会差。就像女神贾静雯，啥时候都是赵敏第一。

2.6. Pyomo

Pyomo是 Python 下一款专门的优化工具包，在学界和工业界都有广泛的应用。功能强大，需要一段时间的学习才能应用自如。

和 SciPy 比的话，在运筹优化方面要胜过一筹，毕竟人家是专门干这个。有志在学界发展的可以考虑它。

就像美女大学老师吧。想起当年教古典文学的小龙女了，复旦中文系老师，比我们也就大了几岁，每次她的选修课大家都是得抢的。满屋子坐的都是黑压压的一帮愣头青。

人不疯狂枉少年啊~

3. 总结

今天我们大致聊了聊运筹学的一些工具和软件包。总的来说，运筹学不像统计学或数据分析等流行，所以工具包也相对少点。

不过现有的这些，已经足够我们搞定工作了。

4. 交流

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Lily

5. 扩展

5.1. 延伸阅读

1. 一文道尽 Excel 的 Criterion
   

5.2. 参考文献

1. Winston, W. L. (2016) Microsoft Excel 2016: data analysis and business modeling. Redmond, Washington: Microsoft Press.

2. Hart, W. E. (2017) Pyomo -- optimization modeling in Python. New York, NY: Springer Science+Business Media.

Data2Science

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