从诞生到开放使用

随着中国的发展，很多技术因为一些原因越来越受制于人，尤其是上游核心技术。为了解决这个问题，我国明确了“数字中国”建设战略，抢占数字经济产业链制高点。于是，国家提出“2+8”安全可控体系，2020-2022年是国家安全可控体系推广最重要的3年，中国IT产业从基础硬件 - 基础软件 - 行业应用软件有望迎来国产替代潮。这些都是为了实现信创发展的目标：自主可控。伴随着国内经济的发展，大型企业对处理大规模数据的优化求解器有着迫切需求。阿里达摩院是国内最早投入求解器研发的机构之一，最初的需求来自云计算资源的调度。2021年伊始，达摩院MindOpt向全社会开放，成为中国第一个免费开放的商用求解器。MindOpt能够实现单纯形法和内点法并发处理，求解线性规划问题时，同时激活两种算法，将求解速度提升1.2到3.5倍。

• 对外免费版使用链接：https://tianchi.aliyun.com/mindopt (包含应用案例教程和源码）
• 求解器科普视频：
  微信公众号：https://mp.weixin.qq.com/s/pQZ9Mphm7ItQFwCLqJ0NkA
  哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1AU4y1p74t?from=search&seid=13950596091150960385
  YouTube：https://www.youtube.com/watch?v=UqGEFQo6UXY

发布记录与技术特色

MindOpt的主要发布记录有三次：
*2021年01月，在阿里云天池平台发布，链接：https://tianchi.aliyun.com/mindopt。可全流程线上免费使用，并 提供6篇LP应用的教学案例和源代码，成为中国第一个免费开放的商用求解器；
*2020年11月，新增内点法、并发法，增加C++、python版本的API；
*2020年08月，达摩院发布单纯形线性规划（LP）方法，C版本API。

技术特色：
MindOpt优点：求解器运算快、解的质量好、可求解的问题规模大、适用问题类型广
当前功能：当前上线了线性规划（LP）模块，支持 C、C++、Python 语言，还有更多算法模块更新中
免费使用：采用Client/server架构，可全部在线上免费使用，丰富的案例示例教程帮助快速掌握

两次刷新世界记录

美国亚利桑那州立大学的Hans Mittelmann教授针对多种开源与商业决策优化求解器进行测评已有近20年的历史，是求解器领域最权威的国际第三方测评，也是国际求解器技术的风向标。2020年8月，达摩院MindOpt求解器首次参与该国际权威榜榜单评测，在单纯形法测评中世界第一，引起业界轰动，是首个超过国外求解器的中国求解器，且因超过了世界顶级求解器Gurobi而让Gurobi重回榜单评测；同年12月MindOpt二度刷新世界纪录，在国际权威测评中再获线性规划-单纯形法第一，以每题40秒的平均速度，成功求解40个线性规划问题，求解速度比8月夺冠时（84.3 秒）提升超过100%；同时，MindOpt还新增了内点法模块。

中科院数学与系统科学研究院研究员戴彧虹评价MindOpt：“高性能科学计算软件的开发，一直是工业界和学术界关怀的问题，MindOpt的单纯形求解算法排名榜首，是中国企业近些年来在优化计算软件范畴获得的重要成功之一。”

数学规划&数学规划求解器

那么，什么是数学规划？什么又是数学规划求解器呢？数学规划，是将复杂的现实问题建模成数学问题，并用数学方法进行求解的过程。在人们常说的智能决策之中，“智能”引擎的其中一个就是数学规划，而求解器则是求解数学规划问题的软件。“数学规划求解器是用来求解各行各业决策优化问题的基础工具，在实际应用中一般需要两个步骤。第一步，先把这些实际问题建模成一个数学模型，就像是给应用题建立方程组；第二步，把模型输入求解器，求解器就会把最终结果自动算出来。求解器的核心就是优化算法。在救护车调度、航班规划、库存优化等这样存在非常多变量的实际问题上，都可以利用运筹优化算法进行求解。”达摩院决策智能实验室王孟昌老师讲到。

广泛的应用场景

MindOpt是达摩院决策智能实验室自主研发的具备线性规划等多种功能的求解器，单纯形算法和内点法都是求解线性规划问题的通用算法。它能快速处理上万甚至上亿变量的数学模型，优化产业链和供应链，给复杂场景决策问题一个最优解。通过对百万规模容器和千万核算力的调度，MindOpt求解器每年在弹性计算资源调度优化场景里为阿里云节省数亿成本。MindOpt求解器是优化问题的专业计算软件，可广泛应用于各行各业。例如云计算领域的资源分配、资源调度问题；零售领域的仓库选址、补货优化、人员排班、收益管理问题；金融领域的资产配置、量化投资问题；制造领域的产销协同、厂房规划、排产排程、工艺优化问题；交通领域的路线规划、运力分配问题；能源领域的电网调度、市场出清、发电规划问题等等。MindOpt求解器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。如何为这些生产生活中的应用难题如何找到最优解？答案是——数学规划求解器。

电力行业应用-电网调度

工业炼钢材料配比

拥抱未来的最优解

我们当前用“MindOpt”能够在40秒内，求解一个百万甚至千万级变量的问题，但如果求解技术突破提升，求解变量提升到4亿甚至400亿，而求解时间降低到4秒甚至4毫秒时，会发生什么呢？这意味着更多的随机变量不断展开，人类将能够瞬间考虑到各种无穷无尽的可能性，在工业生产，深空探索，环境治理等等场景中，像奇异博士一样进行预知决策，利用求解器解决各种“随机规划问题”，未雨绸缪，在浩瀚如烟的答案中，拥抱未来的最优解。

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