Solvers gratuitos em pesquisa operacional
Na harumi.io, os usuários podem modelar e resolver problemas de otimização diretamente em nossa plataforma usando tanto solvers comerciais quanto gratuitos. Entre as opções gratuitas, três se destacam por sua confiabilidade e acessibilidade: GLPK, CBC e HiGHS. Eles permitem que empresas e pesquisadores comecem a experimentar Pesquisa Operacional (PO) sem custos adicionais de licenciamento.
GLPK (Kit de Programação Linear GNU)
Escopo: Programação Linear (LP) e Programação Inteira Mista (MIP).
Benefícios: Um solver estável e amplamente adotado, especialmente em ambientes acadêmicos e de pesquisa. Funciona perfeitamente com estruturas de modelagem como Pyomo, tornando-o ideal para ensino e prototipagem.
Considerações: O desempenho pode ser lento para MIPs muito grandes ou complexos, mas é robusto para problemas de pequeno a médio porte.
CBC (COIN-OR Branch and Cut)
Escopo: Programação Linear Inteira Mista (MILP).
Benefícios: Parte do projeto de código aberto COIN-OR, o CBC é frequentemente o solver padrão em pacotes de PO em Python. Oferece uma mistura sólida de usabilidade e desempenho.
Considerações: Melhor adequado para modelos de tamanho médio; o tempo de execução aumenta com problemas altamente combinatórios.
HiGHS
Escopo: LP, MIP e programação quadrática.
Forças: Um solver moderno projetado para velocidade e escalabilidade. Recentemente integrado ao SciPy, HiGHS faz a ponte entre a comunidade de PO e a ciência de dados.
Considerações: Embora mais recente que o GLPK e o CBC, está avançando rapidamente e já oferece resultados competitivos.
Com GLPK, CBC e HiGHS disponíveis diretamente na harumi.io, qualquer um pode explorar modelos de Pesquisa Operacional com custo reduzido. Eles são excelentes pontos de partida para aprendizado, prototipagem e, em muitos casos, resolução de problemas reais de negócios sem a sobrecarga do licenciamento comercial.
