排产排程问题【数学规划的应用（含代码）】阿里达摩院MindOpt
**文章摘要：**
本文探讨了使用阿里巴巴达摩院的MindOpt优化求解器解决制造业中的排产排程问题。排产排程涉及物料流动、工序安排、设备调度等多个方面，通常通过数学规划方法建模。MindOpt支持线性规划、整数规划等，能有效处理大规模数据。案例以香皂制造工厂为例，考虑了多种油脂的购买、存储和生产计划，以及价格变化和存储成本。问题通过数学建模转化为MindOpt APL代码，求解器自动寻找最优解，以最大化利润。文章还提供了代码解析，展示了解决方案的细节，包括目标函数（利润最大化）、约束条件（如生产效率、库存管理）以及结果分析。
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年6月）
**阿里达摩院MindOpt优化求解器2024年6月月刊概览：**
- 发布新功能，MAPL建模语言V2.5上线，Python APIs全面升级，旧版本不兼容。 提供快速入门教程、示例代码展示如何用Python调用MAPL。MindOpt Studio租户版新增Gradio支持，便于开发WebAPP，提供了案例源码展示如何开发。引入新案例： 1. 巡检线路的排班-2017全国大学生数学建模竞赛D题。包含最短路模型、TSP模型、弧分割模型。2. 商品组合定价策略：探讨如何最赚钱的加购区商品定价。
【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。此外，文章还提供了代码示例和结果解析，帮助读者理解如何实际应用MindOpt解决这类问题。
印刷文字识别产品使用合集之身份证是如何识别的
印刷文字识别产品，通常称为OCR（Optical Character Recognition）技术，是一种将图像中的印刷或手写文字转换为机器编码文本的过程。这项技术广泛应用于多个行业和场景中，显著提升文档处理、信息提取和数据录入的效率。以下是印刷文字识别产品的一些典型使用合集。
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年5月）
阿里达摩院MindOpt优化求解器-月刊（2024年5月版），新增了两个案例，如何使用LLM和MindOpt更准确地回答数学问题、如何使用MindOpt优化云计算集群虚拟机资源配置提高机器利用率，和如何利用IIS冲突分析指导不可解的问题解决方案。MindOpt的求解器已经可以在阿里云线上购买不联网版本。租户版也正式上线，可体验更多功能。新增QQ交流群。
量子计算的社会影响：我们准备好了吗？
【5月更文挑战第26天】量子计算快速发展，将重塑信息安全、科研及产业经济。中国在量子密码学和计算机领域取得重大进展，政府加大投入，企业积极探索。然而，技术挑战、应用拓展和人才短缺仍需关注。面对量子革命，我们既要抓住机遇，也要应对挑战。