阿里达摩院研发了一款运筹优化算法开发平台

简介: 使用数学规划技术时,需要运用运筹学的知识分析问题、数学建模和开发程序来计算。平台式的开发环境,可以集成多款优化求解算法和数据处理软件,易于使用,能提高开发的效率,帮助快速将优化技术应用于业务。

前言

数学规划求解器是一种专业的数学软件,用于求解数学规划建模的优化问题。它可以用于解决许多现实问题,比如帮助帮助企业优化生产、供应链、人力资源等方面的运营管理,提高效率、降低成本;帮助物流企业制定最优的物流配送方案;帮助医院优化医疗资源的分配,提高医疗质量和效率;帮助金融行业进行金融风险控制分析和优化,以减少风险和损失等等。

使用数学规划技术时,需要运用运筹学的知识分析问题、数学建模和开发程序来计算。平台式的开发环境,可以集成多款优化求解算法和数据处理软件,易于使用,能提高开发的效率,帮助快速将优化技术应用于业务。

介绍

MindOpt云上建模求解平台(MindOpt Studio),是一个供优化技术学习者、开发者使用的开发平台。在这个平台上,用户可以在云上的Notebook中开发自己的优化模型,同时可以查看丰富的数学建模案例库,建立自己的项目,并分享给他人,与他人协作开发。


平台特点

平台的主要特点之一是其灵活性。用户可以选择使用各种不同的求解器,MindOpt、Cbc、Gecode等等。同时,用户也可以使用各种不同的开发环境,例如Python、MAPL、命令行。

支持的商用求解器(目前v0.25版本正在公测,免费!):


求解器

描述

MindOpt(自研)

https://solver.damo.alibaba.com/

,适合LP、MILP、Convex QP、SDP。


支持的开源求解器包含:


求解器

描述

适合问题

Ipopt

来自COIN-OR

, Eclipse Public License,可获取源码

Nonlinear optimization (NLP)

Cbc

来自COIN-OR

, Eclipse Public License,可获取源码

Mixed integer linear programming(MILP)

Gecode

https://www.gecode.org/

,MIT license,可获取源码

Constraint solver (约束规划)

Bonmin

来自COIN-OR

, Eclipse Public License,可获取源码

Mixed-Integer Nonlinear Programming(MINLP)

HiGHS

https://highs.dev

,MIT license,可获取源码

LP、MIP、QP

Couenne

来自COIN-OR

, Eclipse Public License,可获取源码

Mixed-Integer Nonlinear Programming(MINLP)

平台中各种求解器的使用方法:https://opt.aliyun.com/#/platform/case/detail?projectName=vqaeimyI3iEj


其次,MindOpt云上建模求解平台的另一个重要特点是其易用性。平台提供了直观的用户界面,用户可以通过拖拽和放置等简单的操作来创建模型和求解方案。此外,平台还提供了大量的案例和文档,帮助用户更快速地学习和掌握各种建模和求解技术。其中学习参考的案例包含电力、金融、工业等案例,并且支持复制案例到自己的项目空间进行查看,或者点击体验去Notebook环境中运行代码。

image.png


平台的优点不仅在于它的易用性和灵活性,还在于它的生态系统非常开放,用户可以自由地分享和使用自己的建模算法和求解模型。

image.png


平台还有Docker打包编译的功能,用于编译在MindOpt平台上开发的“项目”,使得开发的程序可以用docker镜像的方式部署到其他的机器环境。提高应用程序的可移植性、可靠性、安全性和可维护性,简化了应用程序的部署和运行过程,同时也提高了开发和部署的效率。

参考案例:https://opt.aliyun.com/#/platform/share/detail?path=934319CD-E769-4113-A406-BDF4DA5188DD。请点击“复制项目”,将该项目复制到自己项目空间,然后阅读文档更顺畅。

image.png


总的来说,MindOpt云上建模求解平台是一个功能强大、易用、灵活和可扩展的平台,可以帮助用户更快速、更高效地完成各种机器学习和数据分析任务。

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