AI 助理
备案控制台
开发者社区 达摩院 MindOpt 优化 文章 正文

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年3月）

2024-03-29 125
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《 阿里云开发者社区用户服务协议》和 《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写 侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介： ### MindOpt 优化求解器月刊（2024年3月）- 发布亮点：MAPL建模语言升级至V2.4，支持云上无安装使用和向量化建模语法。- 新增功能：Linux用户可本地安装`maplpy`，并支持Python与MAPL混编。- 实例分享：介绍背包问题的组合优化，展示如何在限定容量下最大化收益。- 用户投稿：探讨机票超售时的最优调派策略，以最小化赔付成本。- 加入互动：官方钉钉群32451444，更多资源及。[查看详细内容](https://opt.aliyun.com/)

2024.03.29

配图-20240329.jpg

（部分链接推荐在电脑端打开）


🌸 新功能

建模语言MAPL的V2.4发布！

达摩院自研的代数建模语言MindOpt APL，在云平台中无需安装直接用。

https://opt.aliyun.com/apl

---

1. 新增向量化建模语法，了解细节>>

2. Linux用户可`pip install maplpy`本地安装>>

3. 支持Python和MAPL混编，参考案例>>


🌸 新案例

组合优化问题：背包问题

限定不同“背包”容量时，如何最大化装包收益？

https://opt.aliyun.com/example/myEVFvNbeAJ3


🌸 用户投稿

机票超售赔付的最优调派策略

超售后调配旅客航班，如何最小化赔付成本？作者：叶健豪

https://opt.aliyun.com/example/ENnY3ubENNfa


投稿配图3.jpg


<<上期月刊                        下期月刊>>

MindOpt官方钉钉群号：32451444

文章标签：
达摩院
Python
决策智能
Linux
关键词：
mindopt优化求解器
达摩院优化求解器
阿里达摩院优化求解器
优化求解器mindopt
优化求解器阿里
mindopt
目录
相关文章
决策智能Lab_运营小编003
|
4月前
|
达摩院 供应链 安全
光储荷经济性调度问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt
本文介绍使用MindOpt工具优化光储荷经济性调度的数学规划问题。光储荷经济性调度技术旨在最大化能源利用率和经济效益，应用场景包括分布式光伏微网、家庭能源管理系统、商业及工业用电、电力市场参与者等。文章详细阐述了如何通过数学规划方法解决虚拟电厂中的不确定性与多目标优化难题，并借助MindOpt云建模平台、MindOpt APL建模语言及MindOpt优化求解器实现问题建模与求解。最终案例展示了如何通过合理充放电策略减少37%的电费支出，实现经济与环保双重效益。读者可通过提供的链接获取完整源代码。
决策智能Lab_运营小编003
107 2
决策智能Lab_运营小编003
|
4月前
|
达摩院 BI 索引
切割问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt
本文主要讲述了使用MindOpt工具对切割问题进行优化的过程与实践。切割问题是指从一维原材料（如木材、钢材等）中切割出特定长度的零件以满足不同需求，同时尽可能减少浪费的成本。文章通过实例详细介绍了如何使用MindOpt云上建模求解平台及其配套的MindOpt APL建模语言来解决此类问题，包括数学建模、代码实现、求解过程及结果分析等内容。此外，还讨论了一维切割问题的应用场景，并对其进行了扩展，探讨了更复杂的二维和三维切割问题。通过本文的学习，读者能够掌握利用MindOpt工具解决实际切割问题的方法和技术。
决策智能Lab_运营小编003
119 2
决策智能Lab_运营小编003
|
4月前
|
达摩院 算法 安全
智慧楼宇多目标调度问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文探讨了使用MindOpt工具优化智慧楼宇的多目标调度问题，特别是在虚拟电厂场景下的应用。智慧楼宇通过智能化技术综合考虑能耗、舒适度等多目标，实现楼宇设备的有效管理和调度。虚拟电厂作为多能源聚合体，能够参与电力市场，提供调峰、调频等辅助服务。文章介绍了如何使用MindOpt云上建模求解平台及MindOpt APL建模语言对楼宇多目标调度问题进行数学建模和求解，旨在通过优化储能设备的充放电操作来最小化用电成本、碳排放成本和功率变化成本，从而实现经济、环保和电网稳定的综合目标。最终结果显示，在使用储能设备的情况下，相比不使用储能设备的情形，成本节约达到了约48%。
决策智能Lab_运营小编003
94 2
决策智能Lab_运营小编003
|
4月前
|
达摩院 供应链 JavaScript
网络流问题--仓储物流调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文通过使用MindOpt工具优化仓储物流调度问题，旨在提高物流效率并降低成本。首先，通过考虑供需匹配、运输时间与距离、车辆容量、仓库储存能力等因素构建案例场景。接着，利用数学规划方法，包括线性规划和网络流问题，来建立模型。在网络流问题中，通过定义节点（资源）和边（资源间的关系），确保流量守恒和容量限制条件下找到最优解。文中还详细介绍了MindOpt Studio云建模平台和MindOpt APL建模语言的应用，并通过实例展示了如何声明集合、参数、变量、目标函数及约束条件，并最终解析了求解结果。通过这些步骤，实现了在满足各仓库需求的同时最小化运输成本的目标。
决策智能Lab_运营小编003
188 1
决策智能Lab_运营小编003
|
7月前
|
达摩院 开发者 容器
「达摩院MindOpt」优化形状切割问题（MILP）
在制造业，高效地利用材料不仅是节约成本的重要环节，也是可持续发展的关键因素。无论是在金属加工、家具制造还是纺织品生产中，原材料的有效利用都直接影响了整体效率和环境影响。
决策智能Lab_运营小编003
158 0
「达摩院MindOpt」优化形状切割问题（MILP）
决策智能Lab_运营小编003
|
7月前
|
人工智能 自然语言处理 达摩院
MindOpt 云上建模求解平台：多求解器协同优化
数学规划是一种数学优化方法，主要是寻找变量的取值在特定的约束情况下，使我们的决策目标得到一个最大或者最小值的决策。
决策智能Lab_运营小编003
214 0
Deephub
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧
在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。尽管PyTorch中的标准优化器如SGD、Adam和AdamW被广泛应用，但在某些复杂优化问题中，这些方法未必是最优选择。本文介绍了四种高级优化技术：序列最小二乘规划（SLSQP）、粒子群优化（PSO）、协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）和模拟退火（SA）。这些方法具备无梯度优化、仅需前向传播及全局优化能力等优点，尤其适合非可微操作和参数数量较少的情况。通过实验对比发现，对于特定问题，非传统优化方法可能比标准梯度下降算法表现更好。文章详细描述了这些优化技术的实现过程及结果分析，并提出了未来的研究方向。
Deephub
28 1
嘟嘟嘟嘟嘟嘟
|
5月前
|
人工智能 算法 调度
优化问题之如何选择合适的优化求解器
优化问题之如何选择合适的优化求解器
嘟嘟嘟嘟嘟嘟
43 1
嘟嘟嘟嘟嘟嘟
|
5月前
|
调度 决策智能
优化问题之优化求解器有哪些主要的评估特性
优化问题之优化求解器有哪些主要的评估特性
嘟嘟嘟嘟嘟嘟
52 0
决策智能Lab_运营小编003
|
达摩院 调度
使用达摩院MindOpt优化交通调度_最大化通行量—线性规划问题
在数学规划中，网络流问题是指一类基于网络模型的流量分配问题。网络流问题的目标是在网络中分配资源，使得网络的流量满足一定的限制条件，并且使得某些目标函数最小或最大化。网络流问题通常涉及一个有向图，图中每个节点表示一个资源，每条边表示资源之间的关系。边上有一个容量值，表示该边上最多可以流动的资源数量。流量从源节点开始流出，经过一系列中间节点，最终到达汇节点。在这个过程中，需要遵守一定的流量守恒和容量限制条件。
决策智能Lab_运营小编003
197 0

达摩院 MindOpt 优化

热门文章

最新文章

  • 1
    SQL优化器原理 - Auto Hash Join
  • 2
    PostgreSQL 9.6 并行计算 优化器算法浅析
  • 3
    MySQL · 捉虫动态 · order by limit 造成优化器选择索引错误
  • 4
    PostgreSQL 优化器案例之 - order by limit 索引选择问题
  • 5
    优化求解器之MPS文件的格式简介
  • 6
    关键时刻HINT出彩 - PG优化器的参数优化、执行计划固化CASE
  • 7
    达摩院的MindOpt优化求解器发布新功能，又获第一，还免费
  • 8
    Pytorch学习笔记（7）：优化器、学习率及调整策略、动量
  • 9
    pytorch优化器与学习率设置详解
  • 10
    SQL Server优化器特性-隐式谓词
  • 1
    阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年4月）
    126
  • 2
    深入了解MindOpt优化求解器的License服务
    84
  • 3
    MindOpt APL向量化建模语法的介绍与应用（2）
    74
  • 4
    MindOpt APL 最新版本功能介绍，并且开放下载使用了！
    142
  • 5
    MindOpt APL向量化建模语法的介绍与应用（1）
    96
  • 6
    了解MindOpt优化求解器的各种调用方式、方法
    199
  • 7
    阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年2月）
    141
  • 8
    阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年1月）
    156
  • 9
    如何通过阿里达摩院MindOpt获得MILP多个解
    228
  • 10
    阿里达摩院MindOpt求解器V1.1新增C#接口
    214

    • 相关课程

    更多
  • 达摩院MindOpt优化求解器入门与实践
  • 2024天池云原生编程挑战赛--赛题1解析
  • 2024天池云原生编程挑战赛--赛题3解析
  • 基于通义灵码实现高效 AI 编码
  • 【科技少年】“天池杯”AI领航计划·高级挑战教程（赛题及baseline解读）

    • 相关电子书

    更多
  • 阿里技术专家一挃：MongoDB 优化器 & 执行器介绍
  • 阿里小蜜：深度学习在双11的实践
  • 大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用

    • 相关实验场景

    更多
  • 【涂鸦即艺术】基于云应用开发平台CAP部署AI实时生图绘板
  • SAE 极速部署专属 AI 证件照神器
  • 以电商场景为例搭建AI语义搜索应用
  • 奥运时刻！零代码生成奥运风格AI写真。
  • 【AI破次元壁合照】少年白马醉春风，函数计算一键部署AI绘画平台
  • 【玩转ComfyUI】基于函数计算一键部署AI生图平台 ComfyUI
    • 下一篇
    阿里云无影云电脑免费试用，最长可试用3个月