阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年3月）

悠悠喵喵wuyoy520 2024-03-29 17:29:32

2024.03.29

（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

 

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MindOpt官方钉钉群号：32451444

 

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（HDUACM201403版_04）递推求解
杭电ACM课件2014版之 （HDUACM201403版_04）递推求解
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。
深入了解MindOpt优化求解器的License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学习（一）：初步了解MindOpt
初步了解MindOpt
【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】
本文探讨了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt工具解决FlowShop流水线作业排班的数学规划问题。FlowShop涉及到多台机器、多个工序和多个作业，目标是通过优化排班最小化总生产耗时。MindOpt通过数学规划方法，如线性或混合整数线性规划，将问题建模并转化为代码，利用云建模平台MindOpt Studio和MindOpt APL建模语言进行求解。案例中详细介绍了参数定义、变量解析、约束设置和目标函数，展示了如何通过MindOpt进行建模和求解，以达到最优化的生产调度。
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