2-5 MindOpt 优化求解器和实践经验

MindOpt优化求解器实践经验总结

1. 实验室简介

• MindOpt求解器：在多项国际比赛中取得优异成绩，包括ICASSP 2022 AIOps智能运维比赛、2022 GECCO虚拟电厂能源调度比赛等。
• MindOpt：通用优化求解套件，支持多种优化问题，包括线性规划（LP）、混合整数规划（MIP）、非线性规划（NLP）等。

2. 实践案例

• 云计算资源管理

  • 案例1：阿里云ECS计算资源调度优化
    • 提升机器使用率，每年为阿里云节省数亿成本。
    • 用户点击转换率提升5%，客服赔付成本节约25%，消费者满意度提升25%。
  • 案例2：库存需求预估
    • 根据业务需求动态调整，提高库存管理效率，需求满足率超过99.5%，每年降低库存成本数亿元。
  • 案例3：异常监控与诊断
    • 通过优化求解器快速诊断云平台故障，将排查时间从3人月缩短至1人天。

• 虚拟电厂电力调度

  • 案例1：GECCO 2022国际竞赛
    • MindOpt仿真优化算法获得第一名。
    • 通过优化调度方案，减少总成本和系统风险。

3. 近期更新功能

• 2022.08 V0.20.0
  • 新增混合整数线性规划（MILP）问题求解。
• 2022.05 V0.19.0
  • 新增凸二次规划（convex QP）问题求解。
• 优化安装和授权方式
  • 开放新的免鉴权逻辑：对于变量和约束数量均小于300的优化问题无需License授权文件即可求解。
  • 支持大批量高并发和低时延需求下调用。
  • Windows、Linux、macOS的安装包优化，下载后一条指令完成安装。

总结

MindOpt通过先进的优化求解技术，广泛应用于云计算资源管理、虚拟电厂电力调度等多个领域，取得了显著的经济效益和社会效益。未来，MindOpt将继续拓展其应用场景，为更多行业提供高效的优化解决方案。