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2024年08月

  • 08.09 16:54:22
    发表了文章 2024-08-09 16:54:22

    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。
  • 08.09 16:49:59
    发表了文章 2024-08-09 16:49:59

    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。
  • 08.09 16:44:29
    发表了文章 2024-08-09 16:44:29

    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%。
  • 08.09 16:22:15
    发表了文章 2024-08-09 16:22:15

    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。

2024年07月

  • 发表了文章 2024-08-09

    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

  • 发表了文章 2024-08-09

    切割问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt

  • 发表了文章 2024-08-09

    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

  • 发表了文章 2024-08-09

    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

  • 发表了文章 2024-07-19

    网络流问题--交通调度【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt

  • 发表了文章 2024-07-12

    人员排班【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt

  • 发表了文章 2024-07-08

    排产排程问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt

  • 发表了文章 2024-06-28

    仓库选址问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达院MindOpt

  • 发表了文章 2024-06-21

    【FlowShop流水线作业排班问题【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt】

  • 发表了文章 2024-06-14

    支持向量机(SVM): 从理论到实践的指南（2）

  • 发表了文章 2024-06-07

    支持向量机(SVM): 从理论到实践的指南（1）

  • 发表了文章 2024-05-31

    MindOpt不联网License，可直接在阿里云线上购买了

  • 发表了文章 2024-05-24

    选择优化求解器的关键因素：以MindOpt为例

  • 发表了文章 2024-05-17

    如何用算法规划完美的相亲假期 - 小美的春节排班挑战

  • 发表了文章 2024-05-15

    解决背包问题：组合优化的应用与建模方法

  • 发表了文章 2024-05-15

    智能解决装箱问题：使用优化算法实现高效包装

  • 发表了文章 2024-05-15

    MindOpt APL向量化建模语法的介绍与应用（2）

  • 发表了文章 2024-05-15

    MindOpt APL 最新版本功能介绍，并且开放下载使用了！

  • 发表了文章 2024-05-15

    MindOpt APL向量化建模语法的介绍与应用（1）

  • 发表了文章 2024-05-15

    了解MindOpt优化求解器的各种调用方式、方法

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  • 回答了问题 2024-07-18

    MindOpt求解器有哪些优势？

    技术特点： ○ 求解器运算快 ○ 解的质量好 ○ 可求解的问题规模大 ○ 适用问题类型广使用方式：● 使用环境，目前支持： ○ 命令行和C、C++、Python、JAVA、C# 语言的API调用； ○ 可在Windows，MacOS和Linux系统下安装使用● 关于问题模型的输入，目前支持： ○ 支持 .mps、.lp 和 .nl格式标准文件输入 ○ 也支持建模语言调用输入：Pulp, Pyomo, AMPL, GAMS, 和MindOpt自研建模语言 ○ 或API建模传数据● 关于建模的分析，当前支持：对偶解、约束冲突分析。授权方式灵活：方案1：Floating License方案 方案2：单机机器ID绑定方案 ●如公有云上，阿里云用户请根据用阿里云鉴权账号来获取授权和配置授权LicenseKey填写文件fl_client.ini，与阿里云账号绑定。● 也可以在用户私有化集群中部署一台license Server，这台Server根据机器ID鉴权，其他的使用者根据填Server分发的LicenseKey码来鉴权，使用者的电脑只需要能和Server网络通信就可以。 ●线下不联网的版本采用的是mindopt.lic文件，是本地鉴权作用，与机器ID绑定。 注：● 这两种方式的求解都是在安装求解器的机器上执行，优化问题的数据不会上传到鉴权的Server● 多个授权文件同时存在的时候，先验证mindopt.lic的。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    pulp好像不支持调用mindopt，也搜索不到mindopt_pulp这个模块，为什么？

    https://opt.aliyun.com/doc/mindopt/latest/cn/html/modeling%20language/modeling%20language-pulp.html我们导入模块的格式没有做成上面输入的样式，具体样式可以参考这个文档
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  • 回答了问题 2024-07-18

    设置了计算时间限制后，到时间就直接终止了，然后我想去输出结果也会报错，请问这种情况要怎么处理？

    超时会抛异常，可以捕获(处理)下异常再获取
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  • 回答了问题 2024-07-18

    本地跑的话，可以配置最大求解时间之类的这些参数吗？

    ● 这个格式为命令行求解时配置参数的格式，如使用编程语言的话，将对应的api在建模时输入即可https://help.aliyun.com/zh/optimization-solver/getting-started/activate-and-use-the-service● API文档：https://opt.aliyun.com/doc/latest/cn/html/API2/index.html
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  • 回答了问题 2024-07-18

    为什么相比高并发通用版（最高并发上限2000），但价格却比单机不限并发版本要高一倍，具体如何理解?

    高并发版本是基础有8并发（计费相当于最底线是8并发），然后可以应对突然变大的需求，最高服务器可以动态扩容支持到2000并发。 “单机”不限并发，是单机，会受限于一台机器的使用上限，不可换机器。高并发是Floating License，可以任意换机器（没有限制），方便一个公司里面多个员工一起用。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    在Mindopt使用中，出现409错误。经查问，409错误是说井发数不够。怎么解决？

    并发数的概念是： 允许同时运行的求解任务并发进程数。并不是使用的机器个数，因此使用使用时请注意及时释放。○ 程序中可尝试类似try catch的方式，确保遇到异常时，能够执行dispose来解除鉴权（C++不需要），释放占用的并发数。○ 如果程序异常退出且没有正常释放，或者命令行运行求解任务中途退出，服务端将会在10分钟连续无心跳连接时释放并发数。（参考文档：https://help.aliyun.com/zh/optimization-solver/developer-reference/license-description#87bda77b05963 ）○ 另外，还需要关注您的程序是否做了多任务同时运行，发起了多并发任务。可以做一个错误码处理，遇到409的时候等待执行。 我们MindOpt优化求解器，自2021年开始在阿里云公有云公测，于23年底公测期已结束，在逐步上线商业化期的收费商品。○ 同时，我们也向公司申请，给每个阿里云用户，长期免费额度： 1并发 （商业和非商业用户均可用）。为不浪费资源，需要用户每隔3个月在网页点击续购。○ 请根据您的需求判断是否要购买。售卖方式上，我们是全球唯一一个“按天零售”的求解器，方便用户可以低成本地按需购买。定价文档>>
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  • 回答了问题 2024-07-18

    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
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  • 回答了问题 2024-07-18

    求解器本地鉴权方式，集群部署ip不固定怎么配置？

    ● 1. 采用云鉴权的时候，（阿里云商品有提供 0元 购买的免费版） 只需要再要运行的机器上放置License文件 fl_client.ini 即可，多台机器共用同一个License文件，不受机器数限制，受购买的并发数限制。● 2. 采用不联网的鉴权：（下面这两种方式都是收费版） A. 单机本地鉴权，仅与机器的机器ID有关，与网络IP无关，一个机器ID需要一个License文件 mindopt.lic。 不能获取到机器ID的虚拟机环境，无法用此License。 B. 同上面云鉴权的方式部署，一个节点用于部署License服务（能获取机器ID），任意连这台机器的环境的机器均可使用此服务发放的License， fl_client.ini。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    请问mindopt 支持在函数计算中调用吗？

    求解器相当于一个lib库，可以导入函数计算中使用的
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  • 回答了问题 2024-07-18

    请问一下，如何给变量增加初始化的值？我看这个函数不支持

    MIP 的是设置 start属性 ：https://opt.aliyun.com/doc/latest/cn/html/API2/attr/index.html#start
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  • 回答了问题 2024-07-18

    请问一下，构造百万级别的这种格式，有什么简单的方法，有大佬有经验么？简单的优化问题

    NumPy 是 Python 中用于数值计算和科学计算的基础库。它提供了高性能的多维数组对象，以及操作这些数组的工具。求解器API支持numpy的，可在examples文件夹查找
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  • 回答了问题 2024-07-18

    请问这个报错怎么解决？

    第二行是输出的结果文件和模型文件的存放地址，应该是没有“model”文件夹导致的。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    1个并发是指每次只能算一个吗？

    是的，1并发同时只能算一个优化任务，如果上一个没有算完或者异常结束没有运行结束的指令，会占用并发数。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    用langchain将mindopt和qwen大模型可以结合m吗？

    这个是不行的，需要开发建模转换
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  • 回答了问题 2024-07-18

    请问LangChain框架可以集成mindopt吗？

    MindOpt相当于一个库，可以很自由地import。 langchain怎么结合我们这边没试过，理论上可行。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    请问QWEN-72B和求解器如何结合一起使用以及开发的？

    可以看看之前发的这个创空间代码，将MindOpt求解器作为一个数学计算工具来用。https://modelscope.cn/studios/wuyoy520v01/MindOpt_Cases/files
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  • 回答了问题 2024-07-18

    想做一个分配问题，需要一个方差函数，有吗？

    如果是要二次项 现在我们MindOpt只支持目标里面的二次项。 如果要二次约束项，可以用建模语言写了换其他求解器来算，参考：《MindOpt平台上的各种求解器用法》https://opt.aliyun.com/example/vqaeimyI3iEj
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  • 回答了问题 2024-07-18

    想问下MILP模块里的gap是如何定义的呢？

    https://opt.aliyun.com/doc/latest/cn/html/API2/param/index.html#double调用方式代码看这个章节前面
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  • 回答了问题 2024-07-18

    MIP/AutoConfiguration效果和tuner一样吗？

    tuner调参器更适合特定类型的模型，或者在某些情况下需要微调参数以获得最佳性能。MIP/AutoConfiguration则在求解器首次遇到某一类问题时提供良好的初始参数配置。tuner调参器会更加详细和深入地检查可能的参数组合。
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  • 回答了问题 2024-07-18

    mindopt可以通过什么方式自动优化参数呢？

    这个自动优化参数王这边提供三个思路：我们的tuner调参器（线下版本），或者通过回调函数在求解过程中插入自定义的逻辑来改变参数，或者通过分支定界法动态地根据当前解的进展自动地调整参数（MILP支持）MindOpt 还有一个自带的参数 MIP/AutoConfiguration ，开启这个参数，会开启MindOpt内置的自动设置参数的流程
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