MindOpt

優化求解器

求解復雜優化問題,助力智能決策

什麽是優化求解器

優化求解器產品是求解優化問題的專業計算軟件,技術來自達摩院決策智能實驗室的MindOpt Solver。可廣泛應用於雲計算、電力能源、工業制造、交通物流、零售、金融等領域,能幫助優化生產方案、合理分配資源、輔助決策等,是深埋於智能決策場景底層的“降本增效”的好工具。

  • 全面求解問題

    快速低成本求解多種數學規劃問題,包括線性規劃、非線性規劃、混合整數規劃

  • 高性能線性規劃求解

    利用大規模線性規劃 (LP) 的單純形、內點和並發方法實現領先的性能(特別是對於大規模網絡流問題)

  • 高兼容性和靈活性

    通過多種建模語言和高度兼容的 API,在各種操作系統上輕鬆實現靈活簡單的優化方案

产品特點

線性規劃 (LP)
- 明顯形、內點法、並發法
- 大規模網絡流
非線性規劃 (NLP)
- 凸二次規劃(Convex QP)
- 半定規劃(SDP)
整數規劃 (MIP)
- 混合整數線性規劃 (MILP)
辅助功能
- 約束不可行性分析
支持的系統
- x86架構:Windows、macOS、Linux
- ARM架構:macOS、Linux
支持的建模工具
- 代數建模語言:Pulp、Pyomo、AMPL、GAMS
- MindOpt APL
支持的接口語言與文件格式
- 命令行運行求解:.mps、.lp、.nl、.dat-s 通用格式
- 基礎接口:C
- 面向對象接口:C++、Python、Java
版本
- 單機版:下載至本地,私有化部署
- 雲平台版:通過瀏覽器訪問MindOpt雲上建模求解平台

在各個行業場景中實驗優化工作器

廣告流量分配

廣告流量分配

調整總播放量和每段視頻的點擊率,達到流量平衡

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營養搭配

營養搭配

利用優化模型來設定每日飲食菜單,滿足各類營養需求,同時優化總成本

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虛擬電廠智能調度

虛擬電廠智能調度

驅動虛擬電廠、智慧樓宇和零碳園區等實際應用場景中的智能決策

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數獨問題

數獨問題

可以用數學規劃的方法來建模數獨問題,然後調用求解器來計算結果

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任務分配

任務分配

利用有限的資源實現利潤最大化的任務分配

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生產調度優化

生產調度優化

根據機器的限制和加工工件要求,計算工件加工順序,降低任務總耗時

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魯棒線性回歸

魯棒線性回歸

回歸是一種建立自變數x(嚮量)和相關變數y(標量)之間關繫的預測技術。

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更多案例代碼

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在安裝包的examples檔案夾、案例廣場,有多種編程語言的代碼參考

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