一、主流商业求解器

MATLAB

提供丰富的优化工具箱，支持线性规划、非线性规划、整数规划、多目标优化等。适合初学者和专业人士，但大规模问题可能效率较低。

Lingo

专为线性、非线性（含整数规划）和动态规划设计，内置建模语言，执行速度快，与Excel等工具数据交换便捷。

CPLEX

高性能求解器，擅长处理大规模线性规划、整数规划及混合整数规划，常与其他建模工具（如Lingo、GAMS）集成使用。

Gurobi

全球领先的专业求解器，支持复杂优化问题，广泛应用于金融、物流等领域，求解精度和速度表现优异。

二、开源及通用工具

Python

拥有NumPy、SciPy、CVXPY等库，支持线性规划、非线性规划等，适合快速开发和自定义算法。

GAMS （General Algebraic Modeling System）

提供高级建模语言，支持混合整数规划、多目标规划等复杂问题，适合学术研究和工业应用。

AMPL （Mathematical Programming Language）

灵活的语法，可调用CPLEX、Gurobi等求解器，适用于线性/非线性规划、整数规划等。

SCIP （Solving Constraint Programming Problems）

支持混合整数规划、非线性规划，可通过API与Python等语言集成。

三、其他工具

Excel：

基础工具，支持线性规划（单纯形法）、整数规划（分支定界法），适合小规模问题。

YALMIP：MATLAB附加模块，简化建模过程，适合快速原型设计。

四、选择建议

问题类型：

线性规划/整数规划：Lingo、CPLEX、Gurobi

非线性规划：MATLAB、Python、Lingo

混合整数规划：Gurobi、CPLEX、Lingo

应用场景：

教学或快速开发：Python、MATLAB

工业级应用：Gurobi、CPLEX

数据处理与分析：MATLAB、Python

（注：实际选择需结合问题规模、算法复杂度及预算等因素。）