优化求解器是求解优化问题的专业设计软件。可广泛应用于电力能源、工业制造、交通物流、零售、金融、云计算等领域。是工业设计软件之芯，帮助企业“降本增效”。
前置概念
阅读本文前，可以按需了解基础概念：什么是云计算。
能力简介
优化求解器产品是求解优化问题的专业设计软件，技术来自达摩院决策智能实验室的MindOpt Solver。可广泛应用于云计算、电力能源、工业制造、交通物流、零售、金融等领域，是深埋于智能决策场景底层的“降本增效”的好工具，工业设计软件之芯。MindOpt求解器每年在弹性计算资源调度优化场景里为阿里云节省数亿成本，能帮助各场景做设计或生产方案优化、资源合理分配、辅助决策等。
求解器能解决的问题、技术优势和带来的业务效果可参考下图：
* 本图来自MindOpt Solver，方便大家了解能力。
求解器能力
MindOpt优化求解器技术方案分为数学规划求解、仿真优化、在线优化三大类，对应待求解问题不同的可量化难度。
数学规划求解
用于求解数学规划问题，即目标、变量、约束可用量化公式来定义的数学规划问题，如线性规划（LP）、非线性规划（NLP）、混合整数规划（MIP）等。
当前已经上线的求解能力是线性规划（LP）、凸二次规划（convex QP）、半定规划（SDP）、混合整数线性规划（MILP）。后续会不断更新版本，欢迎关注软件的更新。
仿真优化
如黑盒优化、零阶优化。用于求解复杂的、目标函数不可解析或者约束等不好量化描述的优化问题，如仿真系统，通过获取不同控制参数（输入变量）对应的系统表现，来推断和搜寻优化解。可用于强化学习策略搜索、工业冶炼方案设计、计算资源额度预算优化等。
在线优化
面向包含未知信息的现实世界系统，在系统运行中进行优化。适用于线上的商品系统，如电商网站、视频网站、广告网站等场合下的：素材优选、新品推荐、流量调控、在线权益智能发放等。