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。 :::info MindOpt已经支持线上采购License服务啦！！！！！ ::: MindOpt简介 MindOp

前言 在数据科学、工程优化和其他科学计算领域中，向量和矩阵的运算是核心组成部分。MAPL作为一种数学规划语言，为这些领域的专业人员提供了强大的工具，通过向量式和矩阵式变量声明以及丰富的内置数学运算支持，大大简化了数学建模和优化问题的处理。在本文中，我们将探索MAPL的这些特性，并且通过示例来展示如何有效使用这些工具。 介绍与应用 矩阵和向量变量声明 在MAPL中，向量和矩阵变量的声明非常直

介绍 MindOpt APL(简称MAPL)是阿里巴巴达摩院决策智能实验室研发的国内第一款拥有自主知识产权，完全自研的国产建模语言，在电力SCUC等领域问题上建模性能优秀，对标或超越已有产品，对比AMPL等建模语言，部分语法上更灵活简单，并且与Mindopt Studio平台集成，可云上使用。 版本更新内容 目前mapl已经发布2.4版本，主要更新内容如下： 新增：支持向量化建模与法新增：

Mindopt 是一个优化求解器，如果它有两个主要版本——0.xx和1.x.x（最新版本1.1.1），它们代表着软件开发的两个不同阶段。版本1.0.0表示软件的一个大的里程碑，代表着软件第一个正式的“成熟”发布版本，而0.25是一个较早期的开发版本。在这篇博客中，我们将把这个最新版本与它的前身0.25版进行比较。 简介 Mindopt是一款高性能优化求解器，专为解决从简单线性规划 (LP) 到

FlowShop流水线作业 在企业在面临大量多样化的生产任务时，如何合理地安排流水线作业以提高生产效率及确保交货期成为了一个重要的问题。 一个典型的问题就是FlowShop流水线作业安排问题,也有称为生产下料问题。它涉及到多台机器、多个工序以及多个作业的调度安排。在这个问题中，我们需要对多个作业在一组流水线上的处理顺序进行安排，以使得完成所有作业的总时间最短。 与FlowShop相似的还有J

前言 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。 使用数学规划的方法我们需要确定问题的目标、约束、变量的取值范围，然后进行数学建模，将数学公式转化为代码进行求解，得到的结果就是我们的最优决策。而优化求解器可以帮助我们求解大规模数据的数学规划问题。 数学规划的类型 数学规划的种类繁多，常见的有线性规划、整数规划、非线性规划

什么是建模语言 建模语言是一种描述信息或模型的编程语言，在运筹优化领域，一般是指代数建模语言。 比如要写一个线性规划问题的建模和求解，可以采用C、Python、Java等通用编程语言来实现计算机编程（码代码），也可以换采用建模语言。 本文将以阿里达摩院研发的MindOpt建模语言(MindOpt Algebra Programming Language, MindOptAPL，简称为MAPL)来