首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

最佳开源混合整数优化求解器

最佳开源混合整数优化求解器是指一种能够同时处理整数和连续变量的优化求解器。这类求解器通常采用启发式方法和分支定界法来解决问题。在云计算领域,这类求解器可以应用于许多场景,例如供应链管理、资源分配、路径规划等。

在云计算领域,腾讯云提供了一系列产品和服务来支持这类求解器的应用。例如,腾讯云的云服务器 CVM 提供了高性能的计算资源,可以用于执行求解器;腾讯云的负载均衡器 CLB 可以帮助用户在多个计算节点之间分配任务,从而实现更高效的计算;腾讯云的云硬盘 CLOUD 可以提供存储资源,用于存储求解器的数据和结果。

除了腾讯云的产品和服务,还有其他的云计算平台也提供了类似的功能。例如,AWS 提供了 EC2 和 S3 等产品,可以用于支持求解器的计算和存储需求;Azure 提供了虚拟机和存储等服务,可以用于支持求解器的计算和存储需求;阿里云和华为云也提供了类似的产品和服务,可以用于支持求解器的计算和存储需求。

总之,最佳开源混合整数优化求解器是一种非常有用的工具,可以帮助用户解决许多实际问题。在云计算领域,腾讯云等平台提供了一系列产品和服务,可以用于支持求解器的计算和存储需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

OR-Tools|带你了解谷歌开源优化工具(Google Optimization Tools)

01 OR-Tools的介绍 OR-Tools是用于解决组合优化问题的开源软件,它的目的是从众多可能方案中寻求最佳的解决方案,比如解决以下的问题: 线性规划与整数规划(Linear Optimization...它是开源且开放的。OR-Tools可以免费使用并且公开源代码。此外,OR-Tools还支持第三方求解,可接入CPLEX等商用求解以及SCIP等开源求解。...对于在遇到混合整数规划问题的时候,应该怎样选择求解,并没有固定的规则,但由于问题的差异性还是存在一定的偏向。...OR-Tools为典型的背包问题提供了专门的背包问题求解(knapsack solver),而多背包问题和装箱问题需要使用通用的混合整数规划求解(MIP)来求解。...同时我们可以发现,CP-SAT求解能够解决混合整数规划问题、分配问题以及调度问题,可以说是应用范围十分广泛的求解

10.5K32

求解LINGO软件,线性通用优化求解Lingo中文版下载安装教程

优化求解的世界里,LINGO是一匹黑马。 它的名字“Linear Interactive and General Optimizer”的缩写,既不华丽,也不花哨,但它拥有着强大的功能。...它可以用于非线性规划的求解,也可以用于线性和非线性方程组的求解等。而且,它的特色在于内置建模语言和十几个内部函数,可以允许决策变量是整数,包括 0-1 整数规划。...如果您正在寻找一个优秀的优化求解,LINGO18.0绝对是一个值得尝试的选择。linggo提取地pspuzi.com/?...PbWDFKMBKUWS总之,LINGO的强大功能、灵活性和执行速度使其成为一款不可多得的优化求解。通过LINGO,您可以轻松地解决各种线性和非线性问题,并获得准确和高效的结果。...如果您正在寻找一个性能卓越的优化求解,那么LINGO18.0绝对是一个值得选择的工具。

93440

拓端tecdat|R语言投资组合优化求解:条件约束最优化、非线性规划求解

p=22853 原文出处:拓端数据部落公众号 本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解。 通用求解 通用求解可以处理任意的非线性优化问题,但代价可能是收敛速度慢。...# opm() 可以同时使用几个方法opm( f , method = c("Nelder-Mead", "BFGS")) 全局优化 全局优化与局部优化的理念完全不同(全局优化求解通常被称为随机求解...solveLP(maximum = TRUE) 混合整数线性规划 (MILP) lpSolve(比linprog快得多,因为它是用C语言编码的)可以解决线性混合整数问题(可能带有一些整数约束的LP)。...LP – 考虑 LP: 最大化: 约束: #> ROI: R 优化基础设施#> 求解插件: nlminb, ecos, lpsolve, scs.#> 默认求解: auto....然而,如果问题不属于任何类别,那么就必须使用非线性优化的一般求解。在这个意义上,如果一个局部的解决方案就够了,那么可以用许多求解的包。

1.3K20

基于求解的路径规划算法实现及性能分析

它实质上是由多种求解构成的组件,根据不同场景问题提供对应求解。 OR-Tools中提供的求解可以分为四类:线性规划和混合整数规划、约束规划、车辆路径规划和网络流。...可以用来求解线性规划、二次规划、二次约束规划、混合整数规划以及网络流问题。CPLEX提供了可用于多个不同优化,可根据问题类型选择适用的优化选项。...对于连续优化问题,CPLEX 采用的算法为单纯形法和内点法;对于混合整数规划问题,CPLEX 基本的算法框架为分支切割法,求解流程及基本框架如下图所示: 求解特性对比 框架对比 Jsprit OR-Tools...CPLEX 工具规模 轻量级 多种求解的组合套件 商业优化引擎 问题类型 仅VRP问题求解 多种优化问题求解,VRP问题、JSP 问题等 线性规划、整数规划、非线性规划 编程语言 基于Java语言开发...而 OR-Tools 对于客户点聚集分布的场景求解效果最佳,对于客户点随机分布以及客户点混合分布的求解效果较差。

7.2K20

干货 | 运筹学、数学规划、离散优化求解大PK,总有一款适合你

MOSEK MOSEK提供了特定解决线性编程、混合整数编程以及其它非线性转换优化问题。...Part2 开源整数规划求解 1....华人求解 LEAVES优化求解 目前国内最知名的该是杉数科技与上海财经大学正在开发开源和商业俩个版本的求解。...按照目前进度,按照开发进度,预期2019年夏天,线性规划求解可以达到接近最好的商业求解如CPLEX Gurobi的水准,整数规划求解可以达到世界最好的开源求解SCIP级别。...开源求解跟商业的从表现上来讲,差别还是很大。例如最好的开源求解SCIP在整数规划上的表现,在中小型问题上跟Gurobi和CPLEX有七倍左右差距。大问题上差距可能更明显。

22.2K70

DeepMind激起千层浪的这篇论文,并非无所不能

事实上,相较于此领域近期的类似工作,DeepMind的工作在MIP的求解开发某些环节,如分支定界,启发式算法上所做的利用神经网络的尝试,更加的精细化和高度工程化,并且与开源求解的耦合程度明显更高,也取得了相对良好的进展...DeepMind并没有回应开源这部分代码的要求,因此想要看看他们的工作只能读论文。 杉数科技的COPT求解开发团队详细地学习、研究了这篇论文。...MIP(混合整数规划)一般特指混合整数线性规划,它在满足线性约束条件Ax≤b和整数约束条件x∈Z的前提下,求解目标函数f(x) = c·x的最小值。...曾在XPRESS求解工作多年,数学规划求解开发领域的资深专家,曾获得国际著名优化期刊Mathematical Programming Computation的年度最佳论文奖(2018),Computational...开源求解项目LEAVES和商业求解项目COPT的负责人。

40610

深度强化学习:详解优化加上REINFORCE算法迭代求解【组合优化

优化优化优化 Learning to optimize,惊讶于它在解组合优化问题上有优势。...优化参数为θ 的神经网络的优化就是参数为φ 的神经网络。 我们把相同的组件重合起来,就得到上面这张图了。 神经网络的输入可以是任何能用浮点数表示的张量,这里输入了参数θ 的变化序列。...一个求解观察到求解过程中参数θ 的变化序列,能让它就能找出参数θ 的更新方向和更新步长(也就是梯度)。从而,我们选择 LSTM 或 GRU 这些 RNN 作为参数是φ的神经网络。...参数θ 或者参数φ 的迭代过程,可以建模成一个连续决策过程(MDPs) 状态:当前时刻的要求解的参数 动作:参数的更新量 (梯度 * 步长) 策略:更新参数的优化 价值函数:固定迭代步数的目标函数求和...三张图理解「优化优化优化」加上 REINFORCE 算法迭代求解,到这里就讲完了,感兴趣的可以去读原论文。

20520

AI+组合优化 |机器学习顶会ICLRICMLNeurIPS23最新进展-MIP求解篇(附原文源码)

本文梳理了ICLR 2023、ICML 2023、NeurIPS 2023有关机器学习+混合整数规划问题求解加速的研究成果,总共包含8篇文章。...我们在公开的标准数据集上进行了大量实验,结果表明我们提出的框架在primal gaps这个指标上相比开源求解SCIP以及商业求解Gurobi分别提升了51.1%和9.9%。...本文提出的方法会根据每个MILP实例的特性构建出合适的且在求解过程中可以动态调整的separators,从而有效地提升了开源求解SCIP的求解效率。...L2Dive具有较好的适配性,我们能将其集成到开源求解 SCIP 中。...(CO)的工作经历了爆炸性增长(尤其是针对混合整数线性规划的求解加速)。

52610

AI for Science:清华团队提出使用低维优化求解求解高维大规模优化问题的高效方法

本项研究针对工业界对于大规模整数规划问题的高效求解需求,提出了基于图卷积神经网络和梯度提升决策树的三阶段优化求解框架,探索了仅使用小规模、免费、开源优化求解求解只有商用优化求解才能解决的大规模优化问题的道路...然而,由于免费开源的学术和商用求解的能力限制,目前对于以大规模整数规划问题为代表的高维优化问题的求解,通常依赖于商用求解,一方面具有较高的计算成本和代价,另一方面计算结果常常难以再进一步的优化。...为充分利用已有的学术、商用开源优化求解在低维优化问题的求解能力,同时提升其在大规模优化求解的能力,清华大学计算机系徐华老师团队,针对大规模整数规划问题这一典型的高维优化问题,提出了一种融合神经下潜、...梯度决策树和大邻域搜索策略的大规模整数规划问题的求解方法,该方法可以有效利用当前免费、开源和低维的学术优化求解(SCIP)和商用优化求解(Gurobi免费版)实现对于大规模整数规划问题的高效求解。...(3)为混合整数规划问题、组合优化等其它类型的大规模优化问题求解指明了一条崭新的、高效的、可行的、低成本的优化求解思路。

44130

「精挑细选」精选优化软件清单

Altair HyperStudy-实验设计和多学科设计优化。 AMPL 用于大规模线性、混合整数和非线性优化的建模语言。 ANTIGONE 一个确定性全局优化MINLP求解。...Artelys Knitro 连续整数规划和混合整数规划的大规模非线性优化。 ASTOS 航天弹道优化软件,用于发射,再入和一般航天问题。 BARON代数非线性和混合整数非线性问题的优化。...LINDO -(线性、交互式和离散优化)用于线性规划、整数规划、非线性规划、随机规划和全局优化的软件包。“什么最好的!”Excel外接程序使用LINDO执行线性、整数和非线性优化。...VisSim—一种用于动态系统仿真和优化的可视化框图语言。 WORHP 一个大规模的连续非线性优化稀疏求解。 Freeware/free for academic use ?...MINTO采用分枝定界算法求解整数规划问题;个人使用的免费软件。 MOSEK -一个大规模的优化软件。解决线性、二次、圆锥和凸非线性、连续和整数优化问题。

5.6K20

Lingo中文版下载安装,优化求解lingo最新版本下载及功能介绍

Lingo求解是一款强大的数学建模和优化软件,具有多种独特功能,例如高效求解、灵活的建模界面、多种可定制的算法等。...它具有多种优化算法和求解技术,如线性规划、非线性规划、整数规划、混合整数规划、约束满足问题、全局优化等,能够满足各种数学建模和优化需求。...此外,Lingo求解还可以自动选择最佳算法和求解技术,以便快速、高效、准确地求解数学模型或优化问题。这些功能使得Lingo求解成为一个强大的数学建模和优化工具。...举例:某制造企业需要确定最佳生产方案,以最小化生产成本并优化资源使用效率。为了实现这个目标,他们采用了Lingo求解软件的高效求解功能,来求解该问题的数学模型。...他们使用了混合整数规划和约束满足问题技术,成功地实现了最小化生产成本和优化资源使用效率,并且通过实际生产验证,发现这样做成功优化了生产流程和资源利用率。

43410

MOSEK,一个专注而卓越的优化求解(一)

本文转载自微信公众号“杉数科技” MOSEK是由丹麦MOSEK ApS公司开发的一款数学优化求解,也是公认的求解二次规划、二阶锥规划和半正定规划问题最快的求解之一,广泛应用于金融、保险、能源等领域。...其中,丹麦MOSEK ApS公司开发的数学优化求解MOSEK在求解二次规划、二阶锥和半正定规划等优化问题中,显示出强大的生命力。...其中,MOSEK在求解大型线性和二次规划问题方面有不俗表现;在求解优化的综合性能方面甚至优于绝大部分其他求解;而作为求解半正定规划问题时最主要的商用求解,MOSEK表现优异。 ? ?...在杉数科技阵容豪华的科学家队伍里,不仅拥有LEAVES和Cardinal Solver这两个国内独有的线性与整数规划的开源与商业求解开发团队,也有着对锥优化理论和应用非常了解的专家,包括了著名的DSDP...杉数科技也会配合MOSEK,为中国的客户提供最佳计算方案和最优决策。

5.3K30

AI驱动运筹优化「光刻机」!中科大等提出分层序列模型,大幅提升数学规划求解效率|ICLR 2023

数学规划求解因其重要性和通用性,被誉为运筹优化领域的「光刻机」。...其中,混合整数线性规划 (Mixed-Integer Linear Programming, MILP) 是数学规划求解的关键组件,可建模大量实际应用,如工业排产,物流调度,芯片设计,路径规划,金融投资等重大领域...近期,中科大 MIRA Lab 王杰教授团队和华为诺亚方舟实验室联合提出分层序列模型(Hierarchical Sequence Model, HEM),大幅提升混合整数线性规划求解求解效率,相关成果发表于...HEM 与求解默认策略(Default)求解效率对比,HEM 求解效率最高可提升 47.28% 1 引言 割平面(cutting planes, cuts)对于高效求解混合整数线性规划问题至关重要。...2 背景与问题介绍 2.1 割平面(cutting planes, cuts)介绍 混合整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming, MILP)是一种可广泛应用于多种实际应用领域的通用优化模型

1.1K20

DeepMind用神经网络求解MIP后,攻破运筹学只是时间问题?你想多了

DeepMind并没有回应开源这部分代码的要求,因此想要看看他们的工作只能读论文。...MIP(混合整数规划)一般特指混合整数线性规划,它在满足线性约束条件Ax≤b和整数约束条件x∈Z的前提下,求解目标函数f(x) = c·x的最小值。...也因为混合整数规划问题是个NP难问题,所以目前精确求解的算法,基本上都基于分支算法的框架,最坏情况下复杂度是指数时间级别,耗时可能会极端漫长。 在实践中,求解整数规划通常远不需要枚举全部的节点。...在MIP求解过程中,会不定期的做限定循环数的Strongbranching来获取每个变量分支的最佳估计。...下潜(Diving)启发式算法的本质是深度优先搜索,它在LP松弛解不满足整数约束时,从当前节点出发,不断的选取最佳分支进行深度优先搜索,直到找到整数解或证明子问题为不可行为止。

86930

基于学习的方法决定在哪些分支节点上运行heuristic算法

1 混合整数规划求解 混合整数规划问题(MIP)目前比较有效的算法就是branch and bound,branch and cut等。很多商业的或者非商业的MIP solver用的都是这些框架。...比如在前期通过heuristic找到一个较好的上界,可以使得branch and bound在搜索的过程中减掉很多没用的支路,从而加快优化的速度。...定义探试,并描述 CPLEX 在 MIP 优化中应用探试的条件。 在 CPLEX 中,探试是一个过程,用于尝试快速生成良好或近似的问题解,但缺少理论保证。...在求解 MIP 的上下文中,探试是可以生成一个或多个解的方法,它可满足所有约束和所有整数性条件,但没有关于是否已找到最佳可能解的指示。...5 实验 作者修改了开源的SCIP规划求解,并使用CPLEX作为SCIP的LP solver。

2.2K40

Lingo软件优化求解安装包下载,Lingo下载安装激活

Lingo特色功能软件获取:souttp.work/qRXoMgEHvLingo求解软件用户友好界面:Lingo软件拥有用户友好的界面,使用户能够快速输入和分析数据。...优化模型:Lingo软件提供线性规划、非线性规划和整数规划等一系列优化模型。用户可以根据需要选择适当的模型,并输入约束和目标。...自动求解:Lingo软件的自动求解功能会自动选择最有效的算法来求解优化问题。这节省了时间,确保找到最优解。...步骤3:选择优化模型输入数据后,用户可以根据需要选择适当的优化模型来解决问题。在这种情况下,选择整数规划模型。步骤4:求解问题然后,用户可以使用Lingo软件解决问题,利用其自动求解功能查找最优解。...Lingo软件是一种建模和求解优化问题的强大工具。该软件的用户友好界面、优化模型、自动求解和灵敏度分析功能使其成为研究人员和企业专业人员必不可少的工具。

48720

数学求解Lingo软件最新激活版,Lingo软件2023安装教程下载

Lingo是一种求解软件,它主要用于求解线性规划问题。线性规划问题是一类最优化问题,它通常用于寻找最大化或最小化目标函数的最优解,同时满足一些约束条件。...这就是一个典型的线性规划问题,我们可以使用Lingo来求解。 Lingo求解可以处理各种线性规划问题,包括单目标线性规划问题、多目标线性规划问题、混合整数线性规划问题等。...然后,Lingo求解将自动计算最优解,并给出每种纸箱的最佳生产数量。 除了求解线性规划问题外,Lingo还可以用于求解非线性规划问题、整数规划问题、非线性整数规划问题等。...Lingo求解是一种广泛使用的求解软件,可以用于求解各种最优化问题,包括线性规划问题。...总的来说,Lingo求解是一种强大的求解软件,可以用于求解各种最优化问题,包括线性规划问题。

1.1K10

大规模开源线性代数求解(Eigen,LAPACK,Ceres)+JSim数值解算+Plot Digitizer

group__TutorialMatrixClass.html 这是他的长篇教程 http://www.netlib.org/lapack/ LAPACK 是用 Fortran 90 编写的,提供用于求解联立线性方程组...LAPACK 项目的最初目标是使广泛使用的 EISPACK 和 LINPACK 库在共享内存向量和并行处理上高效运行。...这些块操作可以针对每个架构进行优化,以考虑内存层次结构,从而提供一种可移植的方式来在不同的现代机器上实现高效率。...或者,用户可以下载 ATLAS 以自动为架构生成优化的 BLAS 库。BLAS 的 Fortran 77 参考实现可从 netlib 获得;但是,不鼓励使用它,因为它的性能不如经过专门调整的实现。...//ceres-solver.org/ Google的计算库,看起来不错,名字叫做谷神星 反正挺多的 https://github.com/ceres-solver/ceres-solver 开源地址在此

1.7K10
领券