優化求解器是求解優化問題的專業設計軟件。可廣泛應用于電力能源、工業制造、交通物流、零售、金融、云計算等領域。是工業設計軟件之芯，幫助企業“降本增效”。
前置概念
閱讀本文前，可以按需了解基礎概念：什么是云計算。
能力簡介
優化求解器產品是求解優化問題的專業設計軟件，技術來自達摩院決策智能實驗室的MindOpt Solver。可廣泛應用于云計算、電力能源、工業制造、交通物流、零售、金融等領域，是深埋于智能決策場景底層的“降本增效”的好工具，工業設計軟件之芯。MindOpt求解器每年在彈性計算資源調度優化場景里為阿里云節省數億成本，能幫助各場景做設計或生產方案優化、資源合理分配、輔助決策等。
求解器能解決的問題、技術優勢和帶來的業務效果可參考下圖：
* 本圖來自MindOpt Solver，方便大家了解能力。
求解器能力
MindOpt優化求解器技術方案分為數學規劃求解、仿真優化、在線優化三大類，對應待求解問題不同的可量化難度。
數學規劃求解
用于求解數學規劃問題，即目標、變量、約束可用量化公式來定義的數學規劃問題，如線性規劃（LP）、非線性規劃（NLP）、混合整數規劃（MIP）等。
當前已經上線的求解能力是線性規劃（LP）、凸二次規劃（convex QP）、半定規劃（SDP）、混合整數線性規劃（MILP）。后續會不斷更新版本，歡迎關注軟件的更新。
仿真優化
如黑盒優化、零階優化。用于求解復雜的、目標函數不可解析或者約束等不好量化描述的優化問題，如仿真系統，通過獲取不同控制參數（輸入變量）對應的系統表現，來推斷和搜尋優化解。可用于強化學習策略搜索、工業冶煉方案設計、計算資源額度預算優化等。
在線優化
面向包含未知信息的現實世界系統，在系統運行中進行優化。適用于線上的商品系統，如電商網站、視頻網站、廣告網站等場合下的：素材優選、新品推薦、流量調控、在線權益智能發放等。