beta内测邀请！MindOpt求解器API大升级-阿里云开发者社区

beta内测邀请！MindOpt求解器API大升级

2023-07-31 87

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本文涉及的产品

传统型负载均衡 CLB，每月750个小时 15LCU

网络型负载均衡 NLB，每月750个小时 15LCU

应用型负载均衡 ALB，每月750个小时 15LCU

简介： 一直以来，我们MindOpt 求解器的API在使用上收到了很多的咨询和反馈，V0.x版本的API在使用上有些不便，为了解决用户的问题，我们团队努力开发了一版全新的API，升级软件版本号为V1.x。

亲爱的MindOpt用户，

感谢对MindOpt的支持和关注。

一直以来，我们MindOpt 求解器的API在使用上收到了很多的咨询和反馈，V0.x版本的API在使用上有些不便，为了解决用户的问题，我们团队努力开发了一版全新的API，升级软件版本号为V1.x。

诚邀您参与测试新版beta，帮忙多提意见！我们的目标是让新版API能非常好用，不再有吐槽！！！

内测版本：MindOpt-1.0.0-beta版本 C/C++/Java/Python

参与方式：在钉钉答疑群钉钉群：32451444，私聊群主悠悠喵喵（钉钉号：wy186633) 或管理员向金平（钉钉号：hw2-wwffqg05p）或者邮箱solver.damo@list.alibaba-inc.com

参与要求：拥有阿里云账号（钉钉扫码登录即可获得阿里云账号）

API修改示例：

添加变量和约束

V0.x API Python

V1.x API Python

MdoModel.add_vars(indices,lb,ub,obj,name,is_integer)

MdoModel.add_cons(lhs,rhs,expr,name)

Model.addMVar(shape, lb=0.0, ub=float('inf'), obj=0.0, vtype='C', name='')

Model.addMConstr(A, x, sense, b, name='')

支持numpy.ndarray
变量类型支持：连续型变量MDO.CONTINUOUS(‘C’)、二元变量MDO.BINARY(‘B’)、整数型变量MDO.INTEGER(‘I’)、半连续型变量MDO.SEMICONT(‘S’)、半整数型变量MDO.SEMIINT(‘N’)

设置目标

V0.x API Python

V1.x API Python

MdoModel.add_vars(indices,lb,ub,obj,name,is_integer)

Model.setObjective(expr, MDO.MINIMIZE)

新增：callback回调功能

可用于获取中间结果，进行求解过程跟踪；
也可设置启发式决策来优化求解速度，比如：添加割平面，裁剪不会出现最优解的分支;干预 MindOpt 的分支选择策略，控制节点二分方法及遍历顺序；添加自定义可行解(比如通过某种启发式算法得到)，一个较好的可行解可以加速 MindOpt 的求解效率。

接口如：

model.cbGet(MDO.Callback.PRE_LB, var)
model.cbGet(MDO.Callback.OBJBST)
model.cbSetSolution(sol)

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