MindOpt
0.25.0
目录:
1. 新手快速入门
2. 总览
2.1. 简介
2.2. 变更日志
2.2.1. 0.25.0 版本
2.2.2. 0.24.1 版本
2.2.3. 0.24.0 版本
2.2.4. 0.23.1 版本
2.2.5. 0.23.0 版本
2.2.6. 之前版本
2.3. 许可协议
2.3.1. MindOpt Solver
2.3.2. ZLIB
2.3.3. BZLIB2
2.3.4. Intel MKL
2.3.5. Sphinx
2.3.6. JSON
2.3.7. Cereal
2.3.8. CURL
2.3.9. TFlite
3. 单机版安装
3.1. 支持平台
3.2. 文件夹结构
3.3. 下载安装包
3.4. 安装说明
3.4.1. Windows 平台安装说明
3.4.2. Linux 平台安装说明
3.4.3. OSX 平台安装说明
3.5. 许可证设置
3.5.1. 许可证（License）获取
3.5.2. Windows 平台安装说明
3.5.3. Linux 平台安装说明
3.5.4. OSX 平台安装说明
4. 编程语言调用
4.1. 命令行调用
MindOpt
4.1.1. 调用方式简述
4.1.2. 示例
4.1.3. 输入文件MPS/LP、dat-s
4.1.4. 输入参数
4.1.5. 数据脱敏
4.2. 使用 C 语言调用 MindOpt 动态库
4.2.1. 简要示意
4.2.2. Windows
4.2.3. Linux
4.2.4. OSX
4.2.5. C 语言编译示例: MdoMps
4.3. 使用 C++ 语言调用 MindOpt 动态库
4.3.1. 简要示意
4.3.2. Windows
4.3.3. Linux
4.3.4. OSX
4.3.5. C++ 语言编译示例: MdoMps
4.4. 使用 Python 语言调用 MindOpt 动态库
4.4.1. 简要示意
4.4.2. 从完整安装包安装
MindOpt
Python 库
4.4.3. pip install
MindOpt
Python 库
4.4.4. Python 语言示例: mdo_mps
4.5. 使用 Java 语言调用 MindOpt 动态库
5. 建模与优化求解
5.1. 线性规划（LP）
5.1.1. 线性规划建模
5.1.2. C 语言的建模和优化
5.1.3. C++ 的建模和优化
5.1.4. Python 的建模与优化
5.2. 混合整数线性规划（MILP）
5.2.1. 混合整数线性规划建模
5.2.2. C 语言的MILP建模和优化
5.2.3. C++ 的MILP建模和优化
5.2.4. Python 的MILP建模与优化
5.3. 二次规划（QP）
5.3.1. 二次规划建模
5.3.2. C 语言的QP建模和优化
5.3.3. C++ 的QP建模和优化
5.3.4. Python 的QP建模与优化
5.4. 半定规划（SDP）
5.4.1. 半定规划建模
5.4.2. 半定规划问题示例
5.4.3. C语言的SDP建模与优化
5.4.4. C++的SDP建模与优化
5.4.5. Python 的SDP建模与优化
5.5. 约束不可行性分析
5.5.1. C API: Mdo_computeIIS
5.5.2. C++ API：computeIIS
5.5.3. Python API: compute_iis
6. 用建模语言调用MindOpt
6.1. AMPL 的建模与优化
6.1.1. 确认安装 mindoptampl 应用
6.1.2. 安装 AMPL
6.1.3. AMPL 接口参数和返回值
6.1.4. AMPL调用MindOpt示例
6.2. Pyomo 的建模与优化
6.2.1. 安装 Pyomo
6.2.2. 调用 Pyomo 接口文件
6.2.3. 建模示例: mdo_pyomo_lo_ex1
6.3. PuLP 的建模与优化
6.3.1. 安装 PuLP
6.3.2. 调用 PuLP 接口
6.3.3. 建模示例: mdo_pulp_lo_ex1
6.4. MindOpt APL 的建模与优化
7. 远程计算服务
7.1. Client-Server 架构
7.2. 部署安装
7.2.1. 客户端 SDK 下载与安装
7.2.2. 部署计算服务
7.2.3. 管控 Web 验证
7.3. 运维
7.3.1. Compute Server 重启
7.3.2. 磁盘数据清理
7.4. Client-Server 接口调用方式
7.5. 客户端 C 程序示例
7.5.1. 上传模型
7.5.2. 获取结果
7.6. 客户端 C++ 程序示例
7.6.1. 上传模型
7.6.2. 获取结果
7.7. 客户端 Python 程序示例
7.7.1. 上传模型
7.7.2. 获取结果
7.8. 通过客户端程序建模
7.9. 服务端 Web 页面操作
7.9.1. 访问和登录
7.9.2. 工作台
7.9.3. 任务列表
7.9.4. 下载列表
8. 完整的API说明
8.1. C 接口函数
8.1.1. 环境管理
8.1.2. 模型管理
8.1.3. IO 管理
8.1.4. 属性管理
8.1.5. 参数管理
8.1.6. 解管理
8.2. C++ 接口函数
8.2.1. MdoCol
8.2.2. MdoCons
8.2.3. MdoEnv
8.2.4. MdoException
8.2.5. MdoExpr
8.2.6. MdoExprLinear
8.2.7. MdoModel
8.2.8. MdoVar
8.3. Python 接口函数
8.3.1. MdoCol
8.3.2. MdoCons
8.3.3. MdoEnv
8.3.4. MdoException
8.3.5. MdoExpr
8.3.6. MdoExprLinear
8.3.7. MdoModel
8.3.8. MdoVar
8.3.9. quicksum
8.4. Java 接口函数
8.5. 类型和常数定义
8.5.1. C/C++ 中的数据类型
8.5.2. 异常返回码
8.5.3. 优化结果码
8.5.4. 属性的别名
8.5.5. 其他常数
8.6. 可选输入参数
8.6.1. 整数型参数
8.6.2. 实数型参数
8.6.3. 字符串型参数
8.7. 模型和求解过程属性
8.7.1. 模型属性
8.7.2. 解属性
8.7.3. 单纯形法 (Simplex) 属性
8.7.4. 内点法 (Interior point method) 属性
9. 联系我们
MindOpt
»
6.
用建模语言调用MindOpt
6.
用建模语言调用MindOpt
¶
在本章中，用户将学习如何使用建模语言来建模问题，并使用
MindOpt
来求解。
6.1. AMPL 的建模与优化
6.1.1. 确认安装 mindoptampl 应用
6.1.2. 安装 AMPL
6.1.3. AMPL 接口参数和返回值
6.1.4. AMPL调用MindOpt示例
6.2. Pyomo 的建模与优化
6.2.1. 安装 Pyomo
6.2.2. 调用 Pyomo 接口文件
6.2.3. 建模示例: mdo_pyomo_lo_ex1
6.3. PuLP 的建模与优化
6.3.1. 安装 PuLP
6.3.2. 调用 PuLP 接口
6.3.3. 建模示例: mdo_pulp_lo_ex1
6.4. MindOpt APL 的建模与优化