一、商业线性规划软件

LINDO

- 提供直观的用户界面和强大的求解器，支持大规模线性规划问题，适合工程、经济等领域。

Gurobi

- 全球领先的优化软件，支持线性规划、整数规划等，以高效算法和并行计算能力著称。

IBM ILOG CPLEX

- 专为大型复杂问题设计，集成优化算法与并行计算技术，适用于金融、供应链等场景。

MOSEK

- 以高精度算法闻名，支持多目标优化和混合整数规划，常用于工业工程和资源分配。

二、开源线性规划工具

GLPK （GNU Linear Programming Kit）

- 开源且免费，支持多种求解器（如GLPK、COIN-OR），适合教学和预算有限的项目。

COIN-OR （Computational Optimization Infrastructure）

- 提供GLPK等优化算法的实现，支持分布式计算，适用于大规模数据处理。

SCIP （Solving Constraint Programming Problems）

- 支持线性规划与整数规划，语法简洁，适合科研和学术研究。

三、集成开发环境（IDE）与平台

MATLAB

- 除基础数学计算外，内置线性规划工具箱，适合快速原型开发和学术用途。

Python与PuLP库

- PuLP是Python中易用的线性规划库，支持多种求解器（如CBC、GLPK），适合数据科学家和工程师。

四、其他工具

Excel：

通过“数据分析”工具可进行基础线性规划（如回归分析），但功能有限且易出错。

WPS Office：部分版本支持线性规划，但功能较弱，建议优先使用专业工具。

五、选择建议

小型问题：个人电脑（Windows/Mac/Linux）+开源工具（如GLPK）。

中型问题：专业线性规划软件（如LINDO、Gurobi）。

大型复杂问题：高性能计算机+IBM ILOG CPLEX等商业软件。

教学与研究：Python（PuLP）或MATLAB。

注：部分工具（如华军软件园推荐的线性规划助手）可能存在功能局限性或非官方性质，建议优先选择经验证明的商业或开源工具。