深入了解MindOpt优化求解器的License服务

简介: 在商业和研究领域,高效的数学优化求解器是解决复杂问题的关键工具。MindOpt求解器以其卓越的性能和广泛的应用场景成为众多专业人士的首选。但在享受其强大功能的同时,了解和选择合适的License服务是至关重要的。本篇博客将详细介绍MindOpt优化求解器的Licence服务。

在商业和研究领域,高效的数学优化求解器是解决复杂问题的关键工具。MindOpt求解器以其卓越的性能和广泛的应用场景成为众多专业人士的首选。但在享受其强大功能的同时,了解和选择合适的License服务是至关重要的。本篇博客将详细介绍MindOpt优化求解器的Licence服务。

MindOpt已经支持线上采购License服务啦!!!!!

MindOpt简介

MindOpt是一个高效的数学优化求解器,它可以高效地求解线性规划(LP)、混合整数规划(MIP)、凸二次规划(QP)、半定规划(SDP)类型的数学优化问题。可用于供应链、电力能源、工业制造等场景。

License的作用

使用MindOpt求解器之前,用户需要获取一个鉴权文件(License),作为授权使用证明。 一个合法的License验证的信息有:

  1. 用户身份:只有合法取得授权License的用户才可使用优化求解器。
  2. 使用时限:根据您购买的License类型,您可以在有限的时间内使用求解器。
  3. 功能范围:使用License鉴权将可以允许用户求解更大规模的问题。在没有鉴权文件时,MindOpt开放了小规模问题(300维以内)的使用权限。
  4. 使用数量:购买License时,可根据需求选择并发数,使用时会通过License校验是否超出购买量。并发数是允许同时运行的求解任务并发进程数。

选择合适的License类型考量的因素

如何选择License类型,我们一般考虑以下因素:

  1. 使用环境
  1. 联网与不联网:运行环境不能联网、或者联网鉴权的耗时对应用整体性能有影响时,可以选择不联网的License。
  2. 单机与多机环境:如果需要切换在多台电脑上使用,建议选择联网云鉴权(浮动授权)的License。
  3. 软件运行环境:软件是否需要支持特定的操作系统或平台?如在Docker、K8s等虚拟化环境中,无法根据硬件信息获取机器指纹,无法使用对应License。
  1. 使用量:预估需要同时有多少人使用,或者同时调用的并发有多少,根据使用量和定价方案,来选取合适自己的License。如需要几百并发的用户,推荐购买高并发版本的License服务。

MindOpt License支持的鉴权、定价方式

1. MindOpt的鉴权方式

  • 云鉴权” 。联网鉴权的FloatingLicense,对应文件fl_client.ini。
  • 好处:更换电脑也能使用,License过期前在页面单击“续期”按钮进行续期,不需要变更用户环境的License文件。
  • 安全性:使用时电脑联网,不传递问题数据,只传递鉴权请求。
  • 本地鉴权”。不联网的机器ID绑定的Fixed License,对应文件mindopt.lic。
  • 好处:不用联网,鉴权更快。
  • 缺陷:更换时需要变更License文件。

2. MindOpt License的定价模式

  • 数学规划求解的计费单位是:
  • 并发数:允许同时运行的求解任务并发进程数。使用时请注意及时释放。
  • 时长:服务可使用有效期。不同商品计量粒度不一样,有日价(每天价格)和时价(每小时价格)。
  • 不同类型的计费方式:
  • 免费版:低并发版本¥0元的1并发免费额度,企业和个人均可使用
  • 低并发(联网):预付费、后付费
  • 高并发(联网):后付费
  • 单机不限并发(不联网):预付费
  • 定制版(可选择):预付费

购买 MindOpt 优化求解器需要多少钱?更具体定价可以查看文档

相关文章
|
7月前
|
达摩院 Linux 决策智能
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年3月)
### 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/)
125 0
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年3月)
|
7月前
|
机器学习/深度学习 达摩院
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年4月)
【摘要】2024.04.30,阿里云发布了MindOpt优化求解器的新商品和功能。MindOpt现在已上架,提供超低价零售求解器,支持按需购买,可在阿里云平台上直接购买联网或不联网License。新版本V1.2发布,提升MILP性能,并增加PostScaling参数。此外,MindOpt Studio推出租户定制版,正处于邀测阶段。同时分享了使用MindOpt解决二分类SVM问题的案例。更多内容,可访问相关链接。
126 0
|
7月前
|
达摩院 IDE 开发工具
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年5月)
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年5月版),新增了两个案例,如何使用LLM和MindOpt更准确地回答数学问题、如何使用MindOpt优化云计算集群虚拟机资源配置提高机器利用率,和如何利用IIS冲突分析指导不可解的问题解决方案。MindOpt的求解器已经可以在阿里云线上购买不联网版本。租户版也正式上线,可体验更多功能。新增QQ交流群。
122 4
|
6月前
|
达摩院 Python
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2024年6月)
**阿里达摩院MindOpt优化求解器2024年6月月刊概览:** - 发布新功能,MAPL建模语言V2.5上线,Python APIs全面升级,旧版本不兼容。 提供快速入门教程、示例代码展示如何用Python调用MAPL。MindOpt Studio租户版新增Gradio支持,便于开发WebAPP,提供了案例源码展示如何开发。引入新案例: 1. 巡检线路的排班-2017全国大学生数学建模竞赛D题。包含最短路模型、TSP模型、弧分割模型。2. 商品组合定价策略:探讨如何最赚钱的加购区商品定价。
132 0
|
7月前
|
达摩院 算法 Java
选择优化求解器的关键因素:以MindOpt为例
选择一款适合自己业务需求的求解器我们一般需要考量什么呢?可求解的问题类型?问题规模?本文将介绍一些需要考虑的重要因素,并且介绍阿里达摩院MindOpt优化求解器在这些因素下的表现。
|
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。
「达摩院MindOpt」优化形状切割问题(MILP)
|
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。
|
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。
28 1
|
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
|
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