阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年2月)

简介: 新增2个整数规划的应用案例《人员排班:小美的春节相亲大计划》和《组合优化问题:装箱问题》。B站的视频专题已有9篇讲解如何用数学规划去解决生活和工作中的问题,包含如何建立数学模型、编代码、运行代码和结果理解。使用了达摩院 MindOpt 的建模语言和云平台,可复制项目跟随视频练习。还可参与活动领奖品!

2024.02.29

配图-20240229.jpg

(部分链接推荐在电脑端打开)

🍊  新案例

人员排班:小美的春节相亲大计划

小美春节要相亲,她该如何安排见面时间,满足必要条件的同时提高相亲质量? 😄

https://opt.aliyun.com/example/nM7nyyJV3M32


组合优化问题:装箱问题

组合优化是数学优化研究的一个分支。以装箱问题为例,如何用数学规划方法来解决?

https://opt.aliyun.com/example/BrUBjeze2QVf


🍊  新视频

系列视频:数学规划的应用讲解

如何用数学规划去解决生活和工作中的问题?本系列有多个视频,从多个问题讲解:如何建立数学模型、编代码、运行代码和结果理解。

工具:达摩院 MindOpt 建模语言和云平台,可复制项目跟随视频练习。当前免费!

https://www.bilibili.com/video/BV1eC4y1U7vU/?share_source=copy_web

查看B站视频合集>>


🍊  新活动  

看视频,练习使用优化技术,代码填空领奖品

https://blog.csdn.net/MindOpt_003/article/details/136363853

优化技术概念入门>>

<<上期月刊                  下期月刊>>


MindOpt官方钉钉群号:32451444

目录
相关文章
|
2月前
|
达摩院 Linux 决策智能
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年3月)
### MindOpt 优化求解器月刊(2024年3月) - 发布亮点:MAPL建模语言升级至V2.4,支持云上无安装使用和向量化建模语法。 - 新增功能:Linux用户可本地安装`maplpy`,并支持Python与MAPL混编。 - 实例分享:介绍背包问题的组合优化,展示如何在限定容量下最大化收益。 - 用户投稿:探讨机票超售时的最优调派策略,以最小化赔付成本。 - 加入互动:官方钉钉群32451444,更多资源及。 [查看详细内容](https://opt.aliyun.com/)
71 0
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年3月)
|
17天前
|
供应链 Kubernetes 虚拟化
深入了解MindOpt优化求解器的License服务
在商业和研究领域,高效的数学优化求解器是解决复杂问题的关键工具。MindOpt求解器以其卓越的性能和广泛的应用场景成为众多专业人士的首选。但在享受其强大功能的同时,了解和选择合适的License服务是至关重要的。本篇博客将详细介绍MindOpt优化求解器的Licence服务。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 达摩院
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年4月)
【摘要】2024.04.30,阿里云发布了MindOpt优化求解器的新商品和功能。MindOpt现在已上架,提供超低价零售求解器,支持按需购买,可在阿里云平台上直接购买联网或不联网License。新版本V1.2发布,提升MILP性能,并增加PostScaling参数。此外,MindOpt Studio推出租户定制版,正处于邀测阶段。同时分享了使用MindOpt解决二分类SVM问题的案例。更多内容,可访问相关链接。
41 0
|
4月前
|
达摩院 开发者 容器
「达摩院MindOpt」优化形状切割问题(MILP)
在制造业,高效地利用材料不仅是节约成本的重要环节,也是可持续发展的关键因素。无论是在金属加工、家具制造还是纺织品生产中,原材料的有效利用都直接影响了整体效率和环境影响。
「达摩院MindOpt」优化形状切割问题(MILP)
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理 达摩院
MindOpt 云上建模求解平台:多求解器协同优化
数学规划是一种数学优化方法,主要是寻找变量的取值在特定的约束情况下,使我们的决策目标得到一个最大或者最小值的决策。
|
4月前
|
存储 达摩院 调度
「达摩院MindOpt」优化FlowShop流水线作业排班问题
在企业在面临大量多样化的生产任务时,如何合理地安排流水线作业以提高生产效率及确保交货期成为了一个重要的问题。
「达摩院MindOpt」优化FlowShop流水线作业排班问题
|
10月前
|
达摩院 调度
使用达摩院MindOpt优化交通调度_最大化通行量—线性规划问题
在数学规划中,网络流问题是指一类基于网络模型的流量分配问题。网络流问题的目标是在网络中分配资源,使得网络的流量满足一定的限制条件,并且使得某些目标函数最小或最大化。网络流问题通常涉及一个有向图,图中每个节点表示一个资源,每条边表示资源之间的关系。边上有一个容量值,表示该边上最多可以流动的资源数量。流量从源节点开始流出,经过一系列中间节点,最终到达汇节点。在这个过程中,需要遵守一定的流量守恒和容量限制条件。
|
6月前
|
API Python
MindOpt V1.0优化种植计划问题,新的建模方法
种植计划是指农业生产中针对不同农作物的种植时间、面积和种植方式等方面的规划安排。根据具体情况进行合理的规划和安排,以实现农作物的高产、优质和可持续发展。
MindOpt V1.0优化种植计划问题,新的建模方法
|
10月前
|
达摩院 供应链 JavaScript
网络流:优化仓储物流调度问题-达摩院MindOpt
仓储物流调度是指在物流供应链中,对仓储和运输(运输路线、成本)进行协调和安排的过程。主要包含物流计划、运输调度、运发管理、库存管理等重要环节。随着网络、电商行业的迅速发展,仓储物流调度对于企业来说也非常重要,优秀的调度方案可以帮助降低库存成本、物流配送的效率、成本等等等,从而给企业带来降本增效。
网络流:优化仓储物流调度问题-达摩院MindOpt
|
10月前
|
数据可视化
MindOpt优化如何分散化风险并实现收益与风险最优配比问题
资产配置,投资组合是指通过分散投资资金的方式来规避投资过程中的风险。在实际的投资过程中,如何决定投资哪些产品来实现收益最大化和风险最小化是一个关键的问题。
MindOpt优化如何分散化风险并实现收益与风险最优配比问题