2.1. 简介¶
MindOpt 是一款高效的大规模数学规划求解器软件，涵盖了求解多类优化模型的多种高效算法，可以快速地求解各类决策优化问题。在本节中，我们将简要介绍 MindOpt 的各项能力与使用方式。
2.1.1. 算法能力¶
MindOpt 目前支持以下类型的优化问题的求解：
在建模求解优化问题时，我们提供了以下辅助能力：
约束不可行性分析 (IIS) : 当问题不可行时，帮助用户识别导致不可行的关键约束；
回调功能 (Callback) : 帮助用户实现个性化启发式求解策略以优化求解速度。
更多的优化求解和分析能力正在开发中，请关注我们的更新通知。
2.1.2. 获取方式与部署能力¶
MindOpt 目前提供了多种获取和使用方式，用户可以根据实际需求选择不同的途径：
用户可以在 求解器SDK下载和安装 中获取最新版本的 MindOpt。通过 MindOpt优化求解器，用户也可以了解我们的公有云产品和行业应用案例。
对于Python用户，可以直接通过
pip install mindoptpy的方式来下载 MindOpt 的Python包，详细信息请参考 通过 pip install 安装。用户也可以在 MindOpt Studio 建模开发平台 上免安装直接体验最新版本的 MindOpt 求解器。MindOpt Studio 是阿里巴巴达摩院决策智能实验室推出的一站式建模开发平台，专注于决策智能算法与应用。我们在平台上提供了免费计算资源与IDE开发环境，方便用户使用。开发平台同时提供了丰富的 建模与求解的示例 来帮助用户快速掌握 MindOpt 的使用技巧。
对于企业用户，我们还可以提供更多高性能版本的 MindOpt，您可通过 联系我们 中的方式来咨询和获取。
MindOpt 支持多种不同的部署方式以便用户在不同环境下使用，包括单机部署、集群部署、本地与云上服务器等几种情况：
本地个人电脑
高性能服务器
计算集群
云计算资源
此外，MindOpt 还支持多任务的高并发求解，以及使用计算集群的能力进行多机并行求解。 其中，为了便于用户不同的使用需求，MindOpt 除了单机部署之外，还提供集群版。
当用户需要下载安装使用 MindOpt 时，需要注意 MindOpt 目前提供对以下操作系统版本的支持：
操作系统 |
要求 |
|---|---|
Windows |
Windows 10 或更高 |
Linux |
GLIBC 2.17 或更高 |
macOS |
10.9 或更高(对于x64), 12.0 或更高(arm64) |
在求解器安装完毕后，用户需要获取正确的许可证并进行配置，具体内容请参考 许可证设置。
2.1.3. 使用方式与建模能力¶
用户可以通过命令行或以下多种编程语言的API来 调用求解器 或编写自己的优化程序：
在实际使用时，需要注意具体版本：
语言 |
建议使用的编译器 |
|---|---|
C |
Visual Studio 2019 或更高、GCC 6.5 或更高、Clang 13.0 或更高 |
C++ |
Visual Studio 2019 或更高、G++ 6.5 或更高、Clang++ 13.0 或更高 |
C# |
.NET SDK 8.0 或更高 |
Python |
Python 3.8 或更高 |
Java |
JDK 1.8 或更高 |
MATLAB |
MATLAB 2021b 或更高 |
用户在使用 MindOpt 求解器时，可以分别使用API建模、模型数据、建模语言三种方式来构建自己的优化模型。
关于 MindOpt API建模的使用，用户可以通过 建模与优化求解 中介绍的方法来建立、修改优化模型并求解。关于API更详细的内容，请参考 API。
关于模型数据的使用，MindOpt 支持直接读取以下标准格式的优化问题，以及其对应的 GZIP BZIP2 压缩格式文件：
.mps格式
.lp格式
.dat-s格式
.nl格式
关于在建模语言中使用 MindOpt ，我们也提供了以下多种 建模语言的对接方法和示例，其中 MindOpt APL 建模语言由 MindOpt 团队自主研发：