求解器又稱“工業軟件之芯”，關乎能源電力、交通物流等國計民生行業。

近日，在工信部產業發展促進中心等單位主辦的首屆能源電子產業創新大賽上，阿里巴巴達摩院（湖畔實驗室）的自研優化求解器MindOpt獲得電力用國產求解器名。

作為底層工業軟件，優化求解器廣泛應用于能源電力、工業制造、交通物流等需要復雜計算與規劃的領域，技術壁壘高、研發難度大，幾十年來一直由歐美企業主導。其中，電力涉及國計民生，電網調度運行優化求解具有變量多、約束復雜、求解難度大等特點，亟待國產自主可控求解器的發展和突破。

因此，本項賽事專門設立了國產求解器賽題，內容以電力系統機組組合和經濟調度問題為背景，決策變量為機組開停機和機組出力，約束余件包括機組運行類約束、系統平衡類約束、電網安全類約束等，實現機組開停機費用及運行費用小化。

本次比賽匯集了國內所有商用優化求解器開發團隊及部分電力調度研究院所。經過兩輪測試賽和一輪正式賽，達摩院求解器終摘得一等獎。此外，獲得二等獎的清華大學和清能互聯聯隊，也由達摩院自研求解器提供部分技術支持。

達摩院求解器在精度指標和速度指標上均表現，在于綜合運用基于松弛退化移動的啟發式鄰域搜索算法、大團增強的線性約束傳播等創新技術，并成功抓取和利用了電力特殊結構。去年，達摩院自研求解器團隊也已經在NeurIPS虛擬電廠競賽、GECCO&IEEE能源調度等國際電力能源大賽上奪冠。

達摩院決策智能實驗室在國際數學家印臥濤帶領下，自2019年起就致力于求解器研發，從零起步，經歷四年、迭代26個版本，終于在2023年10月正式推出V1.0版本，成為功能完備、性能的自研求解器。

同時，達摩院還不斷突破求解器原有框架，結合中國工業場景的現實需求，相繼推出了自研建模語言、調參器、優化平臺，今年8月打造決策推理大模型，上線具備數學優化技術能力的AI工程師 MindOpt Copilot。用戶無需了解復雜的數學或編程知識，直接使用自然語言提問優化問題，即可由MindOpt Copilot自動數學建模，將問題轉化為線性規劃和混合整數線性規劃的優化模型，并編碼和調用軟件，計算出佳答案。

達摩院決策智能實驗室負責人印臥濤表示：“從4年前起步的時候，達摩院求解器就把目標定為下一代的技術，而不是僅僅是追趕國際廠商。”

目前，達摩院自研求解器已廣泛應用于云計算、供應鏈、電商、金融等領域。在電力能源領域，達摩院與國家電網合作，在多個電力調度問題上性能達到國際水平；與中國南方電網電力調度控制中心合作發布“電力調度智能決策平臺”，幫助南網總調實現從15分鐘到秒級的調度，準確率達到經驗豐富的調度員水平，并支撐了中國南方電網第四屆、第五屆電力調度AI應用大賽。