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。
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。
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%。
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。
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
本文探讨了如何利用数学规划工具MindOpt解决交通调度问题。交通调度涉及网络流分析，考虑道路容量、车辆限制、路径选择等因素，以实现高效运行。通过建立数学模型，利用MindOpt云平台和建模语言MAPL，设定流量最大化目标并确保流量守恒，解决实际的调度问题。案例展示了如何分配车辆从起点到终点，同时满足道路容量约束。MindOpt Studio提供在线开发环境，支持模型构建和求解，帮助优化大规模交通调度。
人员排班【数学规划的应用(含代码)】阿里达摩院MindOpt
本文介绍了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt工具解决人员排班的数学规划问题。人员排班在多个行业中至关重要，如制造业、医疗、餐饮和零售等。问题涉及多种约束，包括工作需求、员工能力、工作时间限制、连续工作天数及公平性。通过MindOpt云建模平台和建模语言MindOpt APL，建立数学模型并编写代码来解决最小化总上班班次的问题。案例中展示了如何声明集合、参数、变量和约束，并给出了部分代码示例。最后，通过MindOpt求解器得到最优解，并将结果输出到CSV文件中。