阿里达摩院MindOpt求解器使用介绍
发布于 2024-10-28
1277
版权声明
我们非常重视原创文章,为尊重知识产权并避免潜在的版权问题,我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容,访问作者的公众号页面获取完整文章。
Python学习杂记
扫码关注公众号
扫码阅读
手机扫码阅读
MindOpt求解器介绍
MindOpt是由阿里巴巴达摩院决策智能实验室开发的优化求解器,专门应用于解决多个行业的决策优化问题。
技术特点
技术上,MindOpt具备并发处理单纯形法和内点法的能力,在线性规划问题上,通过同时使用两种算法,可以将求解速度提高1.2到3.5倍。
发布历程
MindOpt自2020年8月推出以来,经历了多个版本迭代。最初发布了支持C语言API的单纯形线性规划(LP)方法,后在2020年11月加入了内点法、并发法,并拓展支持C++和Python API。到2021年1月,MindOpt在阿里云天池平台上线,成为中国首个免费开放的商业求解器。
应用场景
MindOpt的应用场景广泛,涵盖云计算、零售、金融、制造、交通、能源等多个领域,解决了资源分配、仓库选址、人员排班、资产配置、量化投资、产销协同、路线规划等一系列问题。
安装MindOpt求解器
安装MindOpt求解器只需通过pip命令:pip install mindoptpy。
求解功能试用
用户可以通过MindOpt求解器来处理线性规划问题(LP),例如在资源配置和优化问题中的应用。
Python学习杂记
Python学习杂记
扫码关注公众号
还在用多套工具管项目?
一个平台搞定产品、项目、质量与效能,告别整合之苦,实现全流程闭环。
查看方案
Python学习杂记的其他文章
好用的AI工具推荐(不只ChatGPT)
随着ChatGPT的快速发展,AI工具越来越多,本文推荐几款比较适用的AI工具。
Flask编写API及调用
在工作当中,算法工程师经常需要快速编写一些演示demo,例如快速演示一些算法,或者需要编写数据标注的工具等。常见的实现方式是算法工程师用flask/django等框架编写API,再由前端工程师编写相关的网页或系统调用API。
Plotly可视化介绍(一)
Plotly是一个开源、交互式和基于浏览器的Python图形库,可以创建能在仪表板或网站中使用的交互式图表。
k-近邻算法介绍及实例
k-近邻算法原理:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,
Python粒子群算法实现
粒子群算法把优化问题的初始解看作是空中觅食的鸟群,鸟群会往通过个体的飞行路径及群体交流,往食物多的地方飞行。
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
PMO实践白皮书
白皮书上线
白皮书上线