概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 OptVerse以开放API（Application

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已知参数：解决问题过程中的已知参数，例如生产原料，具备不同技能的生产工人、各种生产机器等。 约束条件：解决问题过程中的约束条件，例如每台机器不能连续生产20小时，每个工人不能连续工作16小时等。 优化目标：待解决的问题目标，例如最大化生产利润、最低运营成本等。 优化求解 把问题的输入，即需求、资源、约束条件、求解

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已知参数：解决问题过程中的已知参数，例如生产原料，具备不同技能的生产工人、各种生产机器等。 约束条件：解决问题过程中的约束条件，例如每台机器不能连续生产20小时，每个工人不能连续工作16小时等。 优化目标：待解决的问题目标，例如最大化生产利润、最低运营成本等。 优化求解 把问题的输入，即需求、资源、约束条件、求解

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产计划、S&OP计划端到端全链条，依托于机器学习与运筹学算法的AI能力，集成算法优化结果，辅助企业进行相关的供应链计划制定、发布、执行跟踪。帮助企业更好的实现数据整合洞察、提高数据透明度、提高计划效率、增强部门协作，提高计划KPI与客户服务水平等。总体包含Demand.ai、Inventory

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终端节点即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询所有服务的终端节点。 运筹优化算法服务的终端节点如表1所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 运筹优化算法服务的终端节点 区 域名 称 区域 终端节点（Endpoint） 部署服务 华北-北京四 cn-north-4

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OptVerse是为客户提供生产运作、资源分配和管理效率优化的服务，通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎，以及不同的策略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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概述 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 产品介绍

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开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天 600,000.00 每套 AI算法原型开发-专业版 对业务场景为复杂场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成

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OptVerse是为客户提供生产运作、资源分配和管理效率优化的服务，通过数学规划和元启发式算法等多种优化引擎，以及不同的策略选择和约束场景，为用户构建高效、多样化的运筹优化解决方案和服务。运筹优化已运用于制造、运输、物流、金融服务、政府公用事业等各个领域。 数学优化求解器 适用于以下优化场景： 供应链领域中的生产计划与排程制定的优化求解能力

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天筹求解器服务简介 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 父主题： 服务介绍

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什么是OptVerse 天筹求解器服务(OptVerse)是一种基于华为云基础架构和平台的智能决策服务，以自研AI求解器为核心引擎，结合机器学习与深度学习技术，为企业提供生产计划与排程、切割优化、路径优化、库存优化等一系列有竞争力的行业解决方案。 使用要求 OptVerse以开放API（Application

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新增“异步推理”章节。 更新“发布推理服务”章节。 2020-11-30 优化创建联邦学习工程章节，加入在模型训练服务创建联邦学习工程和联邦学习服务的关系描述。 2020-09-30 数据集详情界面优化，更新新建数据集和导入数据。 模型训练章节，针对AutoML自动机器学习，输出场景化资料。 模型管理界面优化，更新模型管理。

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Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。

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高级计划与排程 高级计划与排程是一种基于供应链管理与运筹优化理论与算法的计算系统，涵盖大量的数学模型与优化技术，考虑人、机、料、法、环等资源能力与工艺约束，为复杂的生产和供应问题提供优化的解决方案，目前主要支持生产计划、生产排程、运输计划能力。 生产计划 满足生产能力和物料计划的可执行的工作中心的生产计划。

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合规” MRS 服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，如需更换Kerberos认证状态，建议重新创建MRS集群，然后进行数据迁移。 mrs-cluster-no-public-ip MRS集群未绑定公网IP mrs 确保MapReduce服务（MRS）无法公

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OptVerse服务为用户提供数学规划求解器、数值计算求解器、高级计划与排程、二维切割等多种运筹优化和数值计算问题求解能力。简要介绍如下： 数学规划求解器：找到一组满足若干约束条件，且最优化目标函数取值的解。根据目标函数、约束和变量类型可划分为不同问题。OptVerse服务提供线性规划和混合整数线性规划问题的求解服务。

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优化器 查询重写 路径生成 计划生成 Analyze utile接口

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成本优化 在您通过成本中心了解和分析您的成本情况后，您可以确定成本偏高的原因，然后采取针对性的优化措施。 资源优化 您可以通过云监控服务监控资源的使用情况，识别空闲资源，寻找节约成本的机会。也可以根据成本分析阶段的分析结果识别成本偏高的资源，然后采取针对性的优化措施。 通过CES

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数据优化 根据统计结果，双方可能会发现存在以下两个问题： 碰撞后的数据总数比较小。 碰撞后的数据分布不太均衡，负样本的比例过高。 这种情况下双方可以重复2-5的步骤更新自己提供的数据，多次执行样本分布统计直至达到比较满意的碰撞结果和分布结果。 至此联邦建模的数据准备阶段完成，接下来就是使用准备好的数据进行联邦建模。

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padding 口袋位置放大多少尺寸。 单击“下一步”，进入优化设置页面。 图7 优化设置页面（1） 图8 优化设置页面（2） 选择基模型：支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型，则约束条件不支持官方机器学习属性，只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。

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