MindOpt

优化求解器

求解复杂优化问题,助力智能决策

什么是优化求解器

优化求解器是求解优化问题的专业计算软件,以达摩院决策智能实验室的MindOpt Solver为技术基础。本产品可广泛应用于云计算、电力能源、工业制造、交通物流、零售、金融等领域,能帮助优化生产方案、合理分配资源、辅助决策等,是深埋于智能决策场景底层的”降本增效”的好工具。

  • 全面求解问题

    快速低成本求解多种数学规划问题,包括线性规划、非线性规划、混合整数规划

  • 高性能线性规划求解

    利用大规模线性规划 (LP) 的单纯形、内点和并发方法实现领先性能(尤其对于大规模网络流问题)

  • 高兼容性和灵活性

    凭借多种建模语言选择和高度兼容的API,在各类操作系统上轻松实现灵活简单的优化方案

产品特性

线性规划 (LP)
- 单纯形、内点法、并发法
- 大规模网络流
非线性规划 (NLP)
- 凸二次规划 (Convex QP)
- 半定规划 (SDP)
整数规划 (MIP)
- 混合整数线性规划 (MILP)
辅助功能
- 约束不可行性分析
支持的系统
- x86架构:Windows、macOS、Linux
- ARM架构:macOS、Linux
支持的建模工具
- 代数建模语言:Pulp、Pyomo、AMPL、GAMS
- MindOpt APL
支持的接口语言与文件格式
- 命令行运行求解:.mps、.lp、.nl、.dat-s 通用格式
- 基础接口:C
- 面向对象接口:C++、Python、Java
版本
- 单机版:下载至本地,私有化部署
- 云平台版:通过浏览器访问MindOpt云上建模求解平台

在各行业场景中试用优化求解器

广告流量分配

广告流量分配

调整总播放量和每段视频的点击率,达到流量平衡

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营养搭配

营养搭配

利用优化模型来设定每日饮食菜单,满足各类营养需求,同时优化总成本

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虚拟电厂智能调度

虚拟电厂智能调度

驱动虚拟电厂、智慧楼宇和零碳园区等实际应用场景中的智能决策

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数独问题

数独问题

用数学规划的方法来建模数独问题,然后调用求解器来计算结果

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任务分配

任务分配

利用有限资源达成利润最大化的任务分配

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生产调度优化

生产调度优化

根据机器的限制和加工工件要求,计算工件加工顺序,降低任务总耗时

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鲁棒线性回归

鲁棒线性回归

回归是一种建立自变量x(向量)和相关变量y(标量)之间关系的预测技术。

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更多案例代码

更多案例代码

在安装包的examples文件夹、案例广场,有多种编程语言的代码参考

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