网络流问题--仓储物流调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文通过使用MindOpt工具优化仓储物流调度问题，旨在提高物流效率并降低成本。首先，通过考虑供需匹配、运输时间与距离、车辆容量、仓库储存能力等因素构建案例场景。接着，利用数学规划方法，包括线性规划和网络流问题，来建立模型。在网络流问题中，通过定义节点（资源）和边（资源间的关系），确保流量守恒和容量限制条件下找到最优解。文中还详细介绍了MindOpt Studio云建模平台和MindOpt APL建模语言的应用，并通过实例展示了如何声明集合、参数、变量、目标函数及约束条件，并最终解析了求解结果。通过这些步骤，实现了在满足各仓库需求的同时最小化运输成本的目标。
网络流问题--交通调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文探讨了如何利用数学规划工具MindOpt解决交通调度问题。交通调度涉及网络流分析，考虑道路容量、车辆限制、路径选择等因素，以实现高效运行。通过建立数学模型，利用MindOpt云平台和建模语言MAPL，设定流量最大化目标并确保流量守恒，解决实际的调度问题。案例展示了如何分配车辆从起点到终点，同时满足道路容量约束。MindOpt Studio提供在线开发环境，支持模型构建和求解，帮助优化大规模交通调度。
人员排班【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文介绍了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt工具解决人员排班的数学规划问题。人员排班在多个行业中至关重要，如制造业、医疗、餐饮和零售等。问题涉及多种约束，包括工作需求、员工能力、工作时间限制、连续工作天数及公平性。通过MindOpt云建模平台和建模语言MindOpt APL，建立数学模型并编写代码来解决最小化总上班班次的问题。案例中展示了如何声明集合、参数、变量和约束，并给出了部分代码示例。最后，通过MindOpt求解器得到最优解，并将结果输出到CSV文件中。
排产排程问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt
**文章摘要：**
本文探讨了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt优化求解器解决制造业中的排产排程问题。排产排程涉及物料流动、工序安排、设备调度等多个方面，通常通过数学规划方法建模。MindOpt支持线性规划、整数规划等，能有效处理大规模数据。案例以香皂制造工厂为例，考虑了多种油脂的购买、存储和生产计划，以及价格变化和存储成本。问题通过数学建模转化为MindOpt APL代码，求解器自动寻找最优解，以最大化利润。文章还提供了代码解析，展示了解决方案的细节，包括目标函数（利润最大化）、约束条件（如生产效率、库存管理）以及结果分析。
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年6月）
**阿里达摩院MindOpt优化求解器2024年6月月刊概览：**
- 发布新功能，MAPL建模语言V2.5上线，Python APIs全面升级，旧版本不兼容。 提供快速入门教程、示例代码展示如何用Python调用MAPL。MindOpt Studio租户版新增Gradio支持，便于开发WebAPP，提供了案例源码展示如何开发。引入新案例： 1. 巡检线路的排班-2017全国大学生数学建模竞赛D题。包含最短路模型、TSP模型、弧分割模型。2. 商品组合定价策略：探讨如何最赚钱的加购区商品定价。