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技术特点： ○ 求解器运算快 ○ 解的质量好 ○ 可求解的问题规模大 ○ 适用问题类型广使用方式：● 使用环境，目前支持： ○ 命令行和C、C++、Python、JAVA、C# 语言的API调用； ○ 可在Windows，MacOS和Linux系统下安装使用● 关于问题模型的输入，目前支持： ○ 支持 .mps、.lp 和 .nl格式标准文件输入 ○ 也支持建模语言调用输入：Pulp, Pyomo, AMPL, GAMS, 和MindOpt自研建模语言 ○ 或API建模传数据● 关于建模的分析，当前支持：对偶解、约束冲突分析。授权方式灵活：方案1：Floating License方案 方案2：单机机器ID绑定方案 ●如公有云上，阿里云用户请根据用阿里云鉴权账号来获取授权和配置授权LicenseKey填写文件fl_client.ini，与阿里云账号绑定。● 也可以在用户私有化集群中部署一台license Server，这台Server根据机器ID鉴权，其他的使用者根据填Server分发的LicenseKey码来鉴权，使用者的电脑只需要能和Server网络通信就可以。 ●线下不联网的版本采用的是mindopt.lic文件，是本地鉴权作用，与机器ID绑定。 注：● 这两种方式的求解都是在安装求解器的机器上执行，优化问题的数据不会上传到鉴权的Server● 多个授权文件同时存在的时候，先验证mindopt.lic的。

https://opt.aliyun.com/doc/mindopt/latest/cn/html/modeling%20language/modeling%20language-pulp.html我们导入模块的格式没有做成上面输入的样式，具体样式可以参考这个文档

超时会抛异常，可以捕获(处理)下异常再获取

● 这个格式为命令行求解时配置参数的格式，如使用编程语言的话，将对应的api在建模时输入即可https://help.aliyun.com/zh/optimization-solver/getting-started/activate-and-use-the-service● API文档：https://opt.aliyun.com/doc/latest/cn/html/API2/index.html

高并发版本是基础有8并发（计费相当于最底线是8并发），然后可以应对突然变大的需求，最高服务器可以动态扩容支持到2000并发。 “单机”不限并发，是单机，会受限于一台机器的使用上限，不可换机器。高并发是Floating License，可以任意换机器（没有限制），方便一个公司里面多个员工一起用。

并发数的概念是： 允许同时运行的求解任务并发进程数。并不是使用的机器个数，因此使用使用时请注意及时释放。○ 程序中可尝试类似try catch的方式，确保遇到异常时，能够执行dispose来解除鉴权（C++不需要），释放占用的并发数。○ 如果程序异常退出且没有正常释放，或者命令行运行求解任务中途退出，服务端将会在10分钟连续无心跳连接时释放并发数。（参考文档：https://help.aliyun.com/zh/optimization-solver/developer-reference/license-description#87bda77b05963 ）○ 另外，还需要关注您的程序是否做了多任务同时运行，发起了多并发任务。可以做一个错误码处理，遇到409的时候等待执行。 我们MindOpt优化求解器，自2021年开始在阿里云公有云公测，于23年底公测期已结束，在逐步上线商业化期的收费商品。○ 同时，我们也向公司申请，给每个阿里云用户，长期免费额度： 1并发 （商业和非商业用户均可用）。为不浪费资源，需要用户每隔3个月在网页点击续购。○ 请根据您的需求判断是否要购买。售卖方式上，我们是全球唯一一个“按天零售”的求解器，方便用户可以低成本地按需购买。定价文档>>

● 1.1图神经网络的应用非常广泛，不仅可以用在预求解器中提供好的初值，还能在多种领域中实现结构化数据的有效分析和预测。● 1.2您的理解是正确的。在某些优化问题中，确实可以使用图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）来预测一个合适的初始解，然后使用更传统的优化算法（如单纯形法）来求解问题。GNNs非常适合处理具有图结构的数据，并且能够捕捉到节点之间的复杂相互关系。● 2.license是来管理用户的使用权限，鉴权服务● 3.如果您的问题规模小于三百（变量约束），可以不使用鉴权服务

● 1. 采用云鉴权的时候，（阿里云商品有提供 0元 购买的免费版） 只需要再要运行的机器上放置License文件 fl_client.ini 即可，多台机器共用同一个License文件，不受机器数限制，受购买的并发数限制。● 2. 采用不联网的鉴权：（下面这两种方式都是收费版） A. 单机本地鉴权，仅与机器的机器ID有关，与网络IP无关，一个机器ID需要一个License文件 mindopt.lic。 不能获取到机器ID的虚拟机环境，无法用此License。 B. 同上面云鉴权的方式部署，一个节点用于部署License服务（能获取机器ID），任意连这台机器的环境的机器均可使用此服务发放的License， fl_client.ini。

求解器相当于一个lib库，可以导入函数计算中使用的

MIP 的是设置 start属性 ：https://opt.aliyun.com/doc/latest/cn/html/API2/attr/index.html#start

NumPy 是 Python 中用于数值计算和科学计算的基础库。它提供了高性能的多维数组对象，以及操作这些数组的工具。求解器API支持numpy的，可在examples文件夹查找

第二行是输出的结果文件和模型文件的存放地址，应该是没有“model”文件夹导致的。

是的，1并发同时只能算一个优化任务，如果上一个没有算完或者异常结束没有运行结束的指令，会占用并发数。

这个是不行的，需要开发建模转换

MindOpt相当于一个库，可以很自由地import。 langchain怎么结合我们这边没试过，理论上可行。

可以看看之前发的这个创空间代码，将MindOpt求解器作为一个数学计算工具来用。https://modelscope.cn/studios/wuyoy520v01/MindOpt_Cases/files

如果是要二次项 现在我们MindOpt只支持目标里面的二次项。 如果要二次约束项，可以用建模语言写了换其他求解器来算，参考：《MindOpt平台上的各种求解器用法》https://opt.aliyun.com/example/vqaeimyI3iEj

https://opt.aliyun.com/doc/latest/cn/html/API2/param/index.html#double调用方式代码看这个章节前面

tuner调参器更适合特定类型的模型，或者在某些情况下需要微调参数以获得最佳性能。MIP/AutoConfiguration则在求解器首次遇到某一类问题时提供良好的初始参数配置。tuner调参器会更加详细和深入地检查可能的参数组合。

这个自动优化参数王这边提供三个思路：我们的tuner调参器（线下版本），或者通过回调函数在求解过程中插入自定义的逻辑来改变参数，或者通过分支定界法动态地根据当前解的进展自动地调整参数（MILP支持）MindOpt 还有一个自带的参数 MIP/AutoConfiguration ，开启这个参数，会开启MindOpt内置的自动设置参数的流程