「达摩院MindOpt」用于多目标规划（加权和法）
多目标规划（Multi-objective programming）是指在一个优化问题中需要同时考虑多个目标函数的优化。在多目标规划问题中，目标函数之间通常是互相冲突的，即在优化一个目标函数的过程中，另一个或几个目标函数可能会受到影响。因此，多目标规划问题的目标是找到一个解x，使得在满足约束的前提下，所有目标函数达到一个相对满意的折中。
解决背包问题：组合优化的应用与建模方法
组合优化是数学优化的一支，专注于从有限集合中选取元素的最优化问题。它涉及将一组对象组合在一起，以满足特定条件并优化某个目标函数，即在所有可能的组合中找到最有利的一个。
本文将以一个简化的背包问题为例，来讲解采用数学规划的方法来解决背包这个组合优化问题。
Qcon演讲实录 | XQUIC与多路径传输技术Multipath QUIC
大家好，我是阿里巴巴淘系技术部的刘彦梅（花名喵吉），今天给大家介绍的演讲内容是<XQUIC与多路径传输技术>, 下面是我在Qcon 2020上海站大会上的演讲内容，收录于专题<5G+人工智能>。这个演讲内容围绕XQUIC与多路径传输技术Multi-path QUIC，其中面向5G的多路径传输协议，算法和技术由淘系架构团队与达摩院XG实验室/阿里云AIS网络研究团队的研究人员共同研发(XG实验室/网络研究主要参与同学包括：马云飞，郑智隆，刘洪强)，之前有一篇介绍XQUIC的相关内容<面向5G的阿里自研标准化协议库XQUIC>，大家有兴趣可以对照阅读。
AHPA 弹性预测最佳实践
在云原生场景下，资源容量往往难以预估，而使用 K8s 原生的 HPA，往往要面对弹性滞后以及配置复杂问题。阿里云容器服务与达摩院决策智能时序团队合作推出的 AHPA（Advanced Horizontal Pod Autoscaler）弹性预测，可以根据业务历史指标，自动识别弹性周期并对容量进行预测，帮你提前进行弹性规划，解决弹性滞后的问题。 AHPA 如何配置才能解锁最佳使用姿势？本文给你带来 AHPA 弹性预测最佳实践