MOSEK 9.2 數學分析軟體
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類別數學分析軟體
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介紹MOSEK Optimization Tools :大規模級別數學優化軟體 MOSEK Optimization Tools 是一款用來解決大規模級別數學優化問題的軟體。 MOSEK提供了特定解決線性編程、混合整數編程以及其他非線性轉換優化問題。
MOSEK 9.2 Mathematical Analysis Software
Version 9.2 introduces parametrized models in Fusion, that is the ability to build a Fusion model containing parameters and reoptimize it multiple times for varying input data without rebuilding
the model from scratch. For an introduction follow one of these
links:
• Basic idea C++ Java .NET Python
• Parametrization tutorial C++ Java .NET Python
• Parametrized efficient frontier C++ Java .NET Python
Other new features: support for Python 3.8 (and 3.9 from version 9.2.35), expanded OptServer API. Regarding the optimizer and
other interfaces version 9.2 is a direct continuation of 9.1 without any new features.
Features
The MOSEK optimization software is designed to solve large-
scale mathematical optimization problems. MOSEK main features are listed below. For additional questions, contact our support
or browse the online documentation.
Problem types MOSEK can solve
• Linear
• Conic quadratic
• Conic with exponential and power cone
• Semi-definite (Positive semi-definite matrix variables)
• Convex quadratic and quadratically constrained
• Mixed integer linear, conic and quadratic
Technical highlights
• Problem size limited only by the available memory
• Primal and dual simplex optimizers for linear programming
• Highly efficient pre-solver for reducing problem size before
optimization
• Branch&bound&cut algorithm for mixed integer problems
Strengths and features of MOSEK
• The strongest point of MOSEK is its state-of-the-art interior-
point optimizer for continuous linear, quadratic and conic
problems
• Exploits hardware i.e. SSE2 instructions available in recent
Intel CPUs
• The optimizer is parallelized and capable of exploiting
multiple CPUs/cores
• The optimizer is run-to-run deterministic
• Reads and writes industry standard formats such as the MPS,
CBF and LP formats
• Includes tools for infeasibility diagnosis, repair and sensitivity
analysis for linear problems
• Ships with an optimization server for remote optimization
Interfaces
• Optimizer API: C, Java, .NET, Python
• Fusion API: C++, Java, .NET, Python
• MOSEK optimization toolbox for MATLAB
• R package
• Command line interface
• Other third party commercial and open-source tools
and products have interfaces to MOSEK
• Supported platforms: OSX, Windows, Linux
系統需求
Windows 8, Server 2012 or newer
MAC OS 10.9 or newer
MOSEK 9.2 數學分析軟體
9.2 版在 Fusion 中引入了參數化模型，即能夠構建包含參數的 Fusion
模型並針對不同的輸入數據對其多次重新優化，而無需從頭開始重建模型。
有關介紹，請訪問以下鏈接之一：
• 基本理念 C++ Java .NET Python
• 參數化教程 C++ Java .NET Python
• 參數化有效邊界 C++ Java .NET Python
其他新功能:
支持 Python 3.8（和 9.2.35 版中的 3.9），擴展 OptServer API。
關於優化器和其他接口，9.2 版是 9.1 版的直接延續，沒有任何新功能。
特徵
MOSEK 優化軟件旨在解決大規模數學優化問題。下面列出了 MOSEK 的主要功能。如有其他問題，請聯繫我們的支持人員或瀏覽在線文檔。
MOSEK 可以解決的問題類型
• 線性
• 二次二次曲線
• 具有指數和冪錐的圓錐
• 半定（正半定矩陣變量）
• 二次元和二次元约束的问题
• 混合整數線性、圓錐和二次
技術亮點
• 問題大小僅受可用內存限制
• 用於線性規劃的原始和雙重單純形優化器高效的預求解器，
可在優化前減小問題規模
• 混合整數問題的分支&限界&切割算法
MOSEK 的優勢和特點
• MOSEK 的最強點是其最先進的用於連續線性、二次和圓錐問題的內點
優化器
• 利用硬件，即最近 Intel CPU 中可用的 SSE2 指令
• 優化器是並行化的，能夠利用多個 CPU/內核
• 優化器是逐次運行的確定性
• 讀取和寫入行業標準格式，例如 MPS、CBF 和 LP 格式
• 包括用於線性問題的不可行性診斷、修復和敏感性分析的工具
• 隨附優化服務器以進行遠程優化
介面
• 優化器 API: C, Java, .NET, Python
• 融合Fusion API: C++, Java, .NET, Python
• 用於 MATLAB 的 MOSEK 優化工具箱
• R z/ 包
• 命令介面
• 其他第三方商業和開源工具和產品具有與 MOSEK 的接口
• 支持平台：OSX、Windows、Linux
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