我最近使用了MindOpt,对于MindOpt仍存在一些问题，想咨询一下，怎么解决？

● 1.1图神经网络的应用非常广泛，不仅可以用在预求解器中提供好的初值，还能在多种领域中实现结构化数据的有效分析和预测。
● 1.2您的理解是正确的。在某些优化问题中，确实可以使用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来预测一个合适的初始解，然后使用更传统的优化算法（如单纯形法）来求解问题。GNNs非常适合处理具有图结构的数据，并且能够捕捉到节点之间的复杂相互关系。
● 2.license是来管理用户的使用权限，鉴权服务
● 3.如果您的问题规模小于三百（变量约束），可以不使用鉴权服务

MindOpt 中图神经网络（GNN）的应用主要集中在优化问题的预处理阶段，旨在通过学习问题结构来生成高质量的初始解。GNN通过分析问题实例的特征，可以帮助算法更快地收敛到较优解，尤其是在处理复杂且大规模的优化问题时。具体而言，它不是直接用于单纯形法求解，而是作为预处理步骤，为后续的求解算法（如单纯形法或其他高级求解技术）提供一个良好的起始点，从而加速整体求解过程<

关于License的作用，它是MindOpt求解器正常运行的授权凭证，分为两种类型

• 云鉴权（Floating License）：需要网络连接，通过fl_client.ini文件实现。它允许用户在不同电脑间灵活使用，支持在线续期，鉴权过程安全高效，仅传输鉴权请求而不涉及问题数据。
• 本地鉴权（Fixed License）：适用于离线环境，通过绑定特定机器ID的mindopt.lic文件进行鉴权。这种方式无需网络，但更换使用设备时需更换License文件。