一、商业优化软件

IBM CPLEX

业界标准的商业优化工具包，支持线性规划（LP）、整数规划（MIP）、非线性规划（NLP）等，求解速度快，常被大型企业采用。

Gurobi

提供多类型优化算法，包括线性规划、整数规划、混合整数规划等，免费学术版和商业版可选，适合复杂优化问题。

WinQSB

早期DOS版本发展为Windows平台，涵盖运筹学全领域内容，2.0版本功能增强，适合中小规模优化问题。

二、开源优化工具

GLPK （GNU Linear Programming Kit）

开源线性规划库，支持多种算法，适合学术研究和预算有限的项目。

SCIP （Solving Constraint Programming）

由柏林ZIB开发，支持混合整数规划、约束规划等，适合复杂约束场景。

Python优化库

- NumPy & SciPy：

基础数值计算库，提供优化算法接口。

- PuLP & CVXPY：Python专用优化库，适合快速建模和原型开发。

三、通用数学建模平台

LINDO & LINGO

专为数学建模设计，支持线性/非线性规划、动态规划等，界面友好且功能全面。

AMPL （Algorithmic Modeling Language）

高级建模语言，可结合CPLEX、Gurobi等求解器，适合复杂模型开发。

四、教学与轻量级工具

Excel Solver

内置工具包，支持线性规划、整数规划等，操作简单，适合教学和小型问题。

POEM （POE-Mathematical Optimization Environment）

基于NCL语言，整合可视化引擎，适合Windows用户快速开发和部署优化模型。

五、其他工具

MATLAB：

综合科学计算与工程工具，提供丰富的优化工具箱，适合快速原型和教学。

ORPS （Operations Research Package）：集成多种算法，界面简洁，适合经济管理决策分析。

总结

选择运筹软件需结合问题规模、预算、算法需求及团队技术栈。商业工具如CPLEX、Gurobi适合复杂工业问题，开源工具如GLPK、SCIP适合学术研究，而Python及其库则适合快速开发和轻量级应用。