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Optimization Solver

複雑な最適化問題を効率的に解き、意思決定を支援。

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Optimization Solver について

Optimization Solver は、Alibaba DAMO Academy の Decision Intelligence Lab に所属する MindOpt チームが開発した最適化ソルバーです。クラウドコンピューティング、電力エネルギー、製造業、物流、小売、金融など幅広い分野の最適化問題に対応し、複雑なシステムのコスト削減、効率向上、現実世界での意思決定を支援します。

包括的な問題解決能力

線形計画法、非線形計画法、混合整数計画法など、幅広い数理問題を高速かつ低コストで解きます。

高性能な線形計画法

シンプレックス法、内点法、同時実行の各手法で大規模線形計画法 (LP) において業界トップクラスの性能を実現します。特に大規模ネットワークフローに強みがあります。

高い互換性と柔軟性

さまざまな OS 上で柔軟に最適化を実行でき、豊富なモデリング言語と高い互換性を持つ API を提供します。

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特徴

: LP（線形計画法）
- シンプレックス法、内点法、同時実行
- 大規模ネットワークフロー

: NLP（非線形計画法）
- 二次計画法（QP）
- 半正定値計画法（SDP）

: MIP（混合整数計画法）
- 混合整数線形計画法（MILP）

: 補助機能
- 制約競合の分析

: 対応プラットフォーム
- x86：Windows、macOS、Linux
- ARM：macOS、Linux

: モデリング言語
- AMPL、GAMS、PuLP、Pyomo
- MindOpt APL

: インターフェースとファイル形式
- ファイル形式：.mps、.lp、.nl、.dat-s
- 基本インターフェース：C
- オブジェクト指向インターフェース：C++、Python、Java

: バージョン
- スタンドアロン版：ローカルドライブにダウンロードしてインストール
- オンライン版：Web ブラウザーからそのまま利用可能

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最適化モデルを使用して、栄養要件を満たす低コストな日替わり食事メニューを設計します。

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仮想発電所、スマートビルディング、ゼロカーボンパークにおけるインテリジェントな意思決定を支援します。

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Optimization Solver を使用して、この人気パズルゲームを数理計画問題として解きます。

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限られたリソースで利益を最大化するタスク割り当てを求めます。

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回帰分析は、ベクトル x とスカラー y の関係を定式化する予測手法です。

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ドキュメントとツール

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主なアップデートを確認できます。

ユーザーマニュアル

Optimization Solver の詳しい使い方を確認できます。

ダウンロード

Optimization Solver SDK をダウンロードできます。

MindOpt Studio

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高品質なサポート

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1 対 1 のプリセールス
コンサルティング

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テクニカルサポート

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