文章 2023-09-28 来自:开发者社区

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年9月)

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年9月)2023.09.28(部分链接推荐在电脑端打开) 新功能  优化求解器上线阿里云国际站海外部署场景,可在阿里云国际站购买License和下载安装包。https://www.alibabacloud.com/en/product/optimization_solver调参器 MindOpt Tuner V1.0 发布新增参数搜...

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年9月)
文章 2023-09-22 来自:开发者社区

「达摩院MindOpt」用于多目标规划(加权和法)

多目标规划的处理多目标规划(Multi-objective programming)是指在一个优化问题中需要同时考虑多个目标函数的优化。在多目标规划问题中,目标函数之间通常是互相冲突的,即在优化一个目标函数的过程中,另一个或几个目标函数可能会受到影响。因此,多目标规划问题的目标是找到一个解x,使得在满足约束的前提下,所有目标函数达到一个相对满意的折中。在现实世界中,我们经常面临需要在多个目标之间....

「达摩院MindOpt」用于多目标规划(加权和法)
文章 2023-09-08 来自:开发者社区

「达摩院MindOpt」线性规划用于排程排程问题(03)

线性规划用于排产排程问题——031. 问题描述和数学规划模型比上一篇问题02中,我们只考虑了一次性的采购和生产计划,实际中的排产排程问题要更加复杂和精细。例如,我们要考虑未来三个月内采购和排产排程计划。其中,原材料每个月的采买价格均有不同,并且原材料购买后的存储也需要成本开销。在本节中,我们将考虑这样一个相对复杂的排产排程的决策问题。问题描述某香皂制造厂要对未来半年内的香皂生产和原料采买制定计划....

「达摩院MindOpt」线性规划用于排程排程问题(03)
文章 2023-09-03 来自:开发者社区

阿里达摩院 MindOpt 介绍和使用

MindOpt 简介和获取MindOpt 是阿里巴巴达摩院决策智能实验室研发的决策优化软件。团队组建于2019年,聚焦于研发尖端运筹优化和机器学习技术,构建智能决策系统,更快更好地向各行各业提供数学建模与求解能力,帮助业务更快更好地做出决策,以期降低成本、提升效率、增大收益 。当前 MindOpt 围绕智能决策优化所需的建模和求解能力,突破国外垄断,自研了 MindOpt Solver 优化求解....

阿里达摩院 MindOpt 介绍和使用
文章 2023-08-31 来自:开发者社区

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年8月)

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年8月)2023.08.31(部分链接推荐在电脑端打开)  新功能上线  MindOpt求解器 V0.25.1 上线,可下载、pip、云上Notebook中使用更新:内点法、MILP性能升级、新增MILP的参数和IIS算法https://help.aliyun.com/document_detail/298218.htmlMi....

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年8月)
文章 2023-08-25 来自:开发者社区

「达摩院MindOpt」线性规划用于排程排程问题(02)

1. 问题描述和数学规划模型排产排程、原料采购、仓储存放等是制造业降本增效的关键问题。本节以香皂的制造为例,不同于上一篇问题01-生产多少,本例主要考虑原料采购的问题。以下数据只是用来示意如何使用MAPL建模和求解,实际的制造规划问题规模更大,建模更复杂。集合制作香皂的油脂集合油脂分为两种,我们定义植物油脂集合为,动物油脂集合为参数油脂每吨的成本油脂的硬度植物油脂的购买量上限(单位: 吨)动物油....

「达摩院MindOpt」线性规划用于排程排程问题(02)
文章 2023-08-18 来自:开发者社区

排产排程问题,如何让利益最大化?(达摩院Mindopt案例)

优化求解器是求解优化问题的专业设计软件。MindOpt是阿里达摩院自主研发的求解器套件,可用于求解线性规划、混合整数线性规划、半定规划、凸二次规划问题,目前广泛工业制造、交通物流、云计算等领域,每年都有帮助阿里降低成本,提高利率,本系列将带大家了解多个MindOpt的使用场景。本篇我们要讲述的案例是工厂生产相关,一个好的管理者会合理安排生产计划,让生产机器在固定的时间,不同的产品,生产效率的差异....

排产排程问题,如何让利益最大化?(达摩院Mindopt案例)
文章 2023-07-31 来自:开发者社区

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年7月)

2023.07.31(部分链接推荐在电脑端打开)  新案例  多行业经典应用:人员排班如何合理、高效地进行人员排班,满足企业7*24小时服务需要,又满足人性化上班需求,可用数学规划来优化计算排班表。https://opt.aliyun.com/#/platform/case/detail?projectName=Jnymy2iemqEr仓库选址规划有向图网络里面的流量分配问题....

阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊(2023年7月)
文章 2023-07-28 来自:开发者社区

混合整数线性规划-仓库选址问题-达摩院MindOpt

仓库选址规划仓库选址问题是一个重要的运筹学问题,它涉及到在一个给定的地理区域中选择最佳的仓库位置以最小化总成本或者提高效率。仓库选址问题在现代物流和供应链管理中具有重要的应用,因为仓库的位置直接影响到货物的运输成本、交货时间和库存量等因素。为了解决这个问题,我们可以使用数学规划的方法,通过建立一个数学模型来优化仓库位置和相应的服务水平。这个仓库选址模型可以考虑多种因素,如仓库建设、运输成本、库存....

混合整数线性规划-仓库选址问题-达摩院MindOpt
文章 2023-07-21 来自:开发者社区

网络流:优化仓储物流调度问题-达摩院MindOpt

仓储物流调度问题也是网络流问题的一种,在上篇我们已经介绍了什么是网络流问题。那么什么是仓储物流调度呢?仓储物流调度是指在物流供应链中,对仓储和运输(运输路线、成本)进行协调和安排的过程。主要包含物流计划、运输调度、运发管理、库存管理等重要环节。随着网络、电商行业的迅速发展,仓储物流调度对于企业来说也非常重要,优秀的调度方案可以帮助降低库存成本、物流配送的效率、成本等等等,从而给企业带来降本增效。....

网络流:优化仓储物流调度问题-达摩院MindOpt

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