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在使用优化求解器解决实际问题的过程中,通过程序接口输入优化模型往往会耗费大量时间和精力,且容易出错。为了简化这一步骤,建模语言应运而生。建模语言最初的概念是在1976年提出的,后经过不断的发展,形成了如今蓬勃的技术、产品和应用市场。建模语言往往并不对实际问题进行求解,而专注在模型建立本身,其目的是将复杂的优化问题简化为抽象的代数表达形式;让用户在开发上只需要专注于代数模型的建立,模型完成后再将数据分别引入。如此不但加快开发流程,更有效减少模型输入错误的可能性。接下来我们将发布一系列文章,对常见的AMPL, Pyomo, PuLP等建模语言进行简要的介绍。
在使用优化求解器解决实际问题的过程中,通过程序接口输入优化模型往往会耗费大量时间和精力,且容易出错。为了简化这一步骤,建模语言应运而生。建模语言最初的概念是在1976年提出的,后经过不断的发展,形成了如今蓬勃的技术、产品和应用市场。建模语言往往并不对实际问题进行求解,而专注在模型建立本身,其目的是将复杂的优化问题简化为抽象的代数表达形式;让用户在开发上只需要专注于代数模型的建立,模型完成后再将数据分别引入。如此不但加快开发流程,更有效减少模型输入错误的可能性。接下来我们将发布一系列文章,对常见的AMPL, Pyomo, PuLP等建模语言进行简要的介绍。
在conda环境下,如何创建并激活Python虚拟环境呢?
在使用MindOpt优化求解器解决实际问题时,其中重要的一环在于如何建立优化模型,以及存储优化模型以便于作为求解器的输入文件。存储优化模型的文件,其关键在于定义一种清晰的格式,用来说明优化模型的数学结构和相关的数据。接下来我们将发布一系列文章,对常见的MPS/LP等格式的模型文件和命名规范进行简要的介绍。
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MindOpt 是阿里巴巴达摩院决策智能实验室研发出的求解优化问题的专业计算软件。可广泛应用于云计算、零售、金融、制造、交通、能源等领域,是深埋于智能决策场景底层的“终极利器”、“降本增效”的好工具。那么,要如何申请试用与运行MindOpt求解器呢?
物流中心的选址、云计算资源的调用、电力系统的优化、打车订单的派遣,如何为这些生产生活中的应用难题找到最优解?答案是——数学规划求解器。
您好,您可以先在阿里云-天池平台 https://tianchi.aliyun.com/mindopt 线上免费使用看看,目前上线的能力是线性规划。
如果您还有在自己机器部署的需求,可再联系我们发送license。对于商业用途的用户,我们需要引入业务同学来发送。
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您好,很抱歉目前MindOpt求解器还没有发布支持整数线性规划的算法模块,所以暂时不能支持整数系数。
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您好,我们把MindOpt优化求解器上线了阿里云-天池平台 https://tianchi.aliyun.com/mindopt 线上会提供免费的云端linux机器,可线上免费使用求解器,同时我们提供了多个案例教程,可以线上根据教程来一步步操作。目前上线的能力是线性规划。 您可以先试用下线上版本。
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您好,MindOpt目前提供的线性规划组件求解精度很好。可以求解至精确解(误差1e-10及更小),也可以根据您的需求自己设定求解精度(比如1e-6, 1e-8等)。目前我们在阿里云服务器上也提供免费的测试和调用,欢迎测试。
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您好,MindOpt目前可以支持到千万级别的变量数。
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您好,阿里云天池的页面上有教学案例介绍 https://tianchi.aliyun.com/mindopt
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您好,目前求解器支持C/C++/Python的调用,也支持AMPL,Pulp和Pyomo等建模语言的调用。
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MindOpt优化求解器是阿里巴巴达摩院决策智能实验室自主研发的数学规划求解器套件。通过针对大规模线性规划的快速稳定求解,我们将为客户提供从数据到决策的全链路建模和求解能力。
更多详情与动态欢迎关注网站:https://solver.damo.alibaba.com/htmlpages/page#/
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MindOpt求解器钉钉答疑群:32451444
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关于求解器的其他问题您也可以通过邮件联系我们:solver.damo@list.alibaba-inc.com
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亲,本次测试需要对申请材料进行审核,我们将尽快完成对材料的审核,若审核通过,我们会通知您发送产品。同时我们会持续升级产品,若您未通过审核,申请依然有效,仍有可能参与下个版本的测试。请您耐心等待,谢谢~