运筹学优化软件
管理运筹学软件3.0
管理运筹学软件3.0概述管理运筹学（Management Science）是一门应用数学学科，旨在通过运用数学和定量方法来解决管理问题。
管理运筹学软件是为了辅助管理者和决策者进行决策和优化问题而开发的软件工具。
本文将介绍管理运筹学软件3.0的特点、功能和优势。
一、特点1. 算法优化：管理运筹学软件3.0使用先进的算法优化技术，能够快速求解复杂的规划和优化问题。
它能够同时考虑多个因素，对待解决方案进行全面的评估，从而得出最佳的决策和优化结果。
2. 模拟仿真：管理运筹学软件3.0支持模拟仿真功能，可以模拟不同的运营场景并评估它们的效果。
通过模拟仿真，决策者可以更好地了解不同策略的潜在影响，并根据模拟结果进行决策。
3. 数据分析：管理运筹学软件3.0具备强大的数据分析能力，可以对海量的数据进行处理和分析。
它可以自动抽取数据并进行分析，找出数据中的规律和趋势，从而为决策者提供有力的决策依据。
4. 可视化界面：管理运筹学软件3.0拥有直观清晰的可视化界面，使用户能够直观地了解和操作软件。
通过图表、表格和图像等可视化的方式，用户可以更好地理解分析结果，从而更好地做出决策。
5. 智能辅助：管理运筹学软件3.0拥有智能辅助功能，能够自动化解决一些常见的管理问题。
它可以根据用户输入的问题和信息，自动生成可行的解决方案，为用户提供决策支持。
二、功能1. 运营优化：管理运筹学软件3.0可以对企业的运营进行优化，包括生产调度、仓储管理、供应链优化等。
它可以通过数学模型和算法，帮助企业实现生产效益的最大化，降低成本，提高客户满意度。
2. 资源分配：管理运筹学软件3.0可以帮助决策者进行资源分配的决策，例如人力资源的分配、资金的分配等。
它可以根据不同的约束条件和目标，快速找到最佳的资源分配方案，使资源得到最大的利用。
3. 供应链优化：管理运筹学软件3.0可以对供应链进行优化。
它可以帮助企业优化供应链的布局、库存管理、订单和运输规划等方面，实现供应链的高效运作和成本降低。
运筹学excel运输问题实验报告(一)
运筹学excel运输问题实验报告(一)运筹学Excel运输问题实验报告实验目的通过运用Excel软件解决运输问题，加深对运输问题的理解和应用。
实验内容本实验以四个工厂向四个销售点的运输为例，运用Excel软件求解运输问题，主要步骤如下：1.构建运输问题表格，包括工厂、销售点、单位运输成本、每个工厂的供应量、每个销售点的需求量等内容。
2.使用Excel软件的线性规划求解工具求解该运输问题，确定每条路径上的运输量和总运输成本。
3.对结果进行分析和解释，得出优化方案。
实验步骤1.构建运输问题表格工厂/销售点 A B C D 供应量1 4元/吨8元/吨10元/吨11元/吨35吨2 3元/吨7元/吨9元/吨10元/吨50吨3 5元/吨6元/吨11元/吨8元/吨25吨4 8元/吨7元/吨6元/吨9元/吨30吨需求量45吨35吨25吨40吨2.使用Excel软件的线性规划求解工具求解该运输问题在Excel软件中选择solver，按照下列步骤完成求解：1.添加目标函数：Total Cost=4AB+8AC+10AD+11AE+3BA+7BC+9BD+10BE+5CA+6CB+11CD+8CE+8DA+7DB+6DC+9DE2.添加约束条件：•A供应量: A1+A2+A3+A4=35•B供应量: B1+B2+B3+B4=50•C供应量: C1+C2+C3+C4=25•D供应量: D1+D2+D3+D4=30•A销售量: A1+B1+C1+D1=45•B销售量: A2+B2+C2+D2=35•C销售量: A3+B3+C3+D3=25•D销售量: A4+B4+C4+D4=403.求解结果工厂/销售点 A B C D 供应量1 10吨25吨0吨0吨35吨2 0吨10吨35吨5吨50吨3 0吨0吨15吨10吨25吨4 35吨0吨0吨0吨30吨需求量45吨35吨25吨40吨单位运输成本4元/吨8元/吨10元/吨11元/吨总运输成本2785元1480元875元550元4.结果分析和解释通过求解结果可知，工厂1最终向A销售10吨、向B销售25吨；工厂2最终向B销售10吨、向C销售35吨、向D销售5吨；工厂3最终向C销售15吨、向D销售10吨；工厂4最终向A销售35吨。
优化建模软件在运筹学(整数规划)教学中的应用
S c ie nce &T e c hno lo g y V is io n 王建江杜振国刘进优化建模软件在运筹学（整数规划）教学中的应用王建江1986.10—/男/博士/汉族/新疆乌鲁木齐/讲师/主要从事卫星资源规划调度方面的研究/国防科技大学系统工程学院(长沙410073)杜振国国防科技大学系统工程学院(长沙410073)刘进国防科技大学系统工程学院(长沙410073)摘要运筹学是一本应用性很强，与实践结合很紧密的课程。
本文分析了运筹学（整数规划）教学存在的不足，简要介绍了几种常用的优化建模软件，通过几个典型示例，分别阐述了EXCEL 规划求解工具、LINGO、MATLAB 等优化软件在运筹学（整数规划）教学中的应用。
通过引入优化软件，有助于提高学生的学习兴趣，提高学生的动手实践能力。
关键词运筹学；整数规划；教学；EXCEL；LINGO；MATLAB中图分类号:022；G642.0文献标识码:ADOI ：10.19694/ki.issn2095-2457.2020.09.010基金项目：国防科技大学2017年本科生教育教学改革课题（U2017015）；湖南省2017年普通高等学校教学改革研究课题（湘教通[2017]452号）。
整数规划是运筹学中的典型问题，应用于解决生产实践、经济管理、国防军事领域的诸多问题，有着广泛的应用前景和重要意义。
整数规划问题大部分是线性的，传统的线性规划问题中，部分可行解或者最优解可能是分数或小数，但是对于某些特定问题，常要求可行解、最优解必须是整数(称为整数解)。
例如,所求的解是开设工厂的台数、完成工作的人数或运送货物的车数等，分数或小数解答就不满足要求[1]。
因此，需要在线性规划模型中强制要求决策变量或部分决策变量为整数，即得到整数规划(integer programming，IP)或者混合整数规划(mixed integer programming，MIP)模型[2]。
优化软件LINDO在运筹学中的应用
案例分析
案例分析
以下是一个应用案例，通过使用软件，学生对某物流公司的运输网络进行了 优化。
1、问题描述：该物流公司拥有多个仓库和配送中心，货物的运输和配送由多 个车辆完成。由于公司业务量的增长，原有的运输网络已经不能满足需求，因此 需要优化车辆路径以提高运输效率。
案例分析
2、软件应用：学生使用MATLAB和Simulation Builder来建立并求解该优化 问题。首先，使用MATLAB建立一个车辆路径优化模型；然后，使用Simulation Builder对该模型进行模拟和测试；最后，通过MATLAB进行结果分析和可视化。
软件应用
软件应用
1、建模：在物流运筹学教学中，软件可以帮助学生轻松建立各种数学模型， 如线性规划模型、整数规划模型等。这些模型可以准确地描述物流系统的实际情 况，为进一步的分析和优化奠定基础。
软件应用
2、分析：软件集成了大量的数据分析工具和算法，可以帮助学生深入分析物 流系统中的各种数据，如成本数据、时间数据等。通过这些分析，学生可以更好 地理解物流系统的性能瓶颈和优化潜力。
应用实践
1、需求分析
1、需求分析
在物流工程运筹学中，需求分析是解决问题的第一步。教师可引导学生使用 LINGO软件进行问题定义和场景模拟，以便更好地理解问题背景和需求。例如， 在解决车辆路径问题（VRP）时，可以通过LINGO软件对客户需求、车辆容量等进 行分析，为后续建模优化做好准备。
案例分析
3、结果分析：经过优化，车辆路径长度减少了20%，运输时间减少了15%，从 而大幅提高了运输效率。但是，由于仓库和配送中心的布局以及货物的特性限制， 部分优化目标的改善幅度较小。
案例分析
4、不足与挑战：在这个案例中，虽然软件的应用取得了显著的效果，但仍存 在一些不足之处。例如，模型假设较为简化，忽略了一些现实中的影响因素，如 交通状况、天气等。此外，优化过程中只考虑了运输成本和时间，而未考虑到其 他潜在的成本和利益相关者需求。未来，学生需要对模型进行进一步的改进和完 善，以更好地应对现实中的复杂问题。
python运筹学优化算法
python运筹学优化算法
Python中有很多库可以用于运筹学优化算法，其中最常用的是SciPy和PuLP。
SciPy是一个强大的科学计算库，其中包括了优化算法的功能。
SciPy的优化算法基于模块，可以使用各种不同的优化算法，如梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等。
PuLP是一个专门用于线性规划的Python库，它使用了一种基于Python 的线性规划语言，可以方便地描述和解决线性规划问题。
PuLP支持多种优化算法，如单纯形法、内点法等。
下面是一个使用SciPy的优化算法解决简单问题的示例代码：
```python
import numpy as np
from import minimize
目标函数
def f(x):
return x[0]2 + x[1]2 + x[2]2
约束条件
def constraint1(x):
return x[0] + x[1] - 1
def constraint2(x):
return x[1] + x[2] - 2
初始猜测值
x0 = ([0, 0, 0])
最小化目标函数，满足约束条件
res = minimize(f, x0, constraints={'type': 'eq', 'fun': constraint1}, tol=1e-6)
print() 输出最优解
```
在上面的代码中，我们定义了一个目标函数f，以及两个约束条件constraint1和constraint2。
然后我们使用SciPy的minimize函数来最小化目标函数，同时满足约束条件。
最后输出最优解。
运筹学在计算机网络优化中的应用研究
运筹学在计算机网络优化中的应用研究随着计算机技术的不断发展和计算机网络的普及，网络运维已经成为各个企事业单位的重要部分。
而如何对网络进行优化以提高其性能和稳定性，就成为了当前亟待解决的问题。
在这个问题的解决过程中，运筹学展现出了不可替代的作用。
一、运筹学简介运筹学（Operations Research，OR）是一门研究各类决策问题的数学学科。
它可以帮助人们在面临不确定性的决策问题时，通过运用数学模型、统计分析、优化算法等工具和方法，获得全面的、科学的、合理的决策方案。
在现实生活中，它广泛应用于物流、生产、金融、管理、交通等领域。
二、运筹学在计算机网络优化中的应用在计算机网络中，路由算法、拥塞控制、分布式计算等问题都需要考虑网络节点之间的协作和数据传输的路由选择等方面的因素，这就需要对网络进行优化来提高网络性能。
而运筹学在网络优化中的应用研究则可以提供有效的工具和方法。
（一）网络路由优化网络路由优化是指通过合理的路由算法，将流量分配到不同的路由路径上，实现最优的性能和稳定性。
在这个问题上，运筹学可以提供一系列的优化算法，如线性规划、整数规划、网络流模型等，可以帮助网络管理员对网络进行优化管理。
例如，对于带宽有限的网络，运筹学可以提供合理的优化算法，将网络流量合理地分配到各条路径，达到最优状态。
（二）拥塞控制网络拥塞是指网络中的数据流量过大，导致网络达到了其容量极限，从而造成数据包的丢失和延迟。
为了避免网络拥塞，需要对网络进行拥塞控制。
运筹学可以提供不同的拥塞控制算法，如TCP-Vegas、SPEED、TCP-fair等，这些算法可以减少网络拥塞，保证网络数据传输的质量和稳定性。
（三）分布式计算随着云计算和大数据应用的不断普及，分布式计算成为了一种重要的计算模式。
分布式计算模式主要通过将计算任务分散到多个节点上执行，从而提高计算效率。
在分布式计算中，运筹学可以通过不同的算法，如贪心算法、遗传算法、模拟退火算法等，帮助实现任务分配和资源调度的最优化。
MATLAB在运筹学与优化方面的应用案例
MATLAB在运筹学与优化方面的应用案例引言：运筹学与优化是数学的一个分支，旨在寻找最佳解决方案。
在现代社会中，运筹学与优化在各个领域都扮演着重要角色，例如交通规划、生产调度、供应链管理等。
MATLAB作为一个强大的数值计算工具，被广泛应用于运筹学与优化领域。
本文将通过一些实际案例，介绍MATLAB在这个领域的应用。
1. 生产调度优化生产调度是一个复杂的问题，需要在有限资源和时间内，合理分配任务和资源，以最大化生产效率。
MATLAB提供了一些优化工具箱，可以帮助解决这类问题。
例如，可以使用线性规划（LP）或整数规划（IP）方法，将生产调度问题表示为数学模型，并使用MATLAB的优化工具箱求解最优解。
通过对生产线上的任务顺序、机器调度等进行优化，可以显著提高生产效率和资源利用率。
2. 供应链优化供应链管理是一个涉及多个环节的复杂系统，其中包括供应商、生产商、分销商和终端用户等多个参与方。
在供应链中，优化各个环节的运作，对于提高效率、降低成本和提供更好的服务有着重要意义。
MATLAB可以帮助建立供应链模型，并使用优化工具箱对其进行优化。
通过分析供应链节点之间的关系和其它外部因素，可以减少库存成本、优化运输路线，实现供应链的高效运作。
3. 资源调度优化在某些应用场景中，资源调度是一个重要的优化问题。
例如，医院病床的分配、航空公司的飞机调度等。
MATLAB可以帮助建立相应的模型，并使用优化工具箱解决这类问题。
通过考虑资源的使用效率、最小化等候时间等因素，可以优化资源的分配和调度，提高资源利用率和服务质量。
4. 物流路径规划物流路径规划是一个常见的优化问题，它涉及到如何在给定的网络中找到最短路径或最佳路径，以实现货物的快速、安全和经济的运输。
MATLAB提供了一些图算法和优化工具，可以帮助解决这类问题。
例如，可以使用最短路径算法或遗传算法对物流路径进行分析和优化。
通过考虑路线的距离、时间、成本等因素，可以得到最佳的物流路径规划方案。
《运筹学教学资料》第二章winqsb教程
结果分析
根据输出结果进行分析，判断问 题是否得到解决，并进一步分析 决策变量的取值和最优解的意义 等。
04
WinQSB案例分析
线性规划案例分析
线性规划案例
某公司需要安排生产计划，目标是最大化利润，约束条件包括原材料、人工和 机器的限制。通过WinQSB软件，可以建立线性规划模型，并使用单纯形法求 解，得出最优解。
总结
线性规划是一种常见的优化方法，用于解决资源分配和生产计划等问题。 WinQSB软件提供了方便的界面和强大的求解功能，使得线性规划问题能够快 速得到解决。
整数规划案例分析
整数规划案例
某零售商需要确定在哪些城市开设分店，目标是最大化总利润。约束条件包括预 算和分店数量限制，同时要求分店位置为整数（即城市数量）。通过WinQSB软 件，可以建立整数规划模型，并使用分支定界法求解，得出最优解。
如何解决WinQSB运行时出现的问题？
总结词：详细描述
总结词：详细描述
总结词：详细描述
01
03 02
如何使用WinQSB求解不同类型的运筹学问题？
01 02 03
总结词：详细描述 总结词：详细描述 总结词：详细描述
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感谢聆听
结果分析
根据输出结果进行分析，判断 问题是否得到解决，并进一步 分析决策变量的取值和最优解 的意义等。
动态规划问题的建立与求解
建立问题
在问题区输入动态规划问题的状 态转移方程、状态转移矩阵、决 策变量和目标函数等。
求解问题
选择菜单栏中的“问题”->“动 态规划”->“求解”进行求解， WinQSB会自动进行迭代并输出 最优解和最优值等信息。
80%
结果分析
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运筹学优化软件Xpress-MP功能介绍Xpress-MP是一个数学建模和优化工具包，它用于求解线性，整数，二次，非线性，以及随机规划问题。
Xpress-MP的用户包括：•需要在其产品中嵌入优化功能的OEM/ISV。
•向顾客提供优化解决方案的咨询人员。
•大型机构中需直接解决其自身的优化问题的商业分析师和其他最终用户。
Xpress-MP工具包可以用于所有常见的计算机平台，并具有不同性能的版本，以及解决各种不同规模的问题。
本产品支持多种用户/软件接口，包括可以使用C，C++，VB，Java，和.net语言进行调用的API库，以及独立的命令行界面。
请点击此处以查看详细信息。
在这里我们将介绍Xpress-MP工具包中的各种产品，这些产品使Xpress-MP能够应用于如此广泛的领域中。
求解引擎Xpress-Optimizer中包含的优化算法使你能够求解线性规划问题（LP），混合整数规划问题（MIP），二次规划问题（QP），以及混合整数二次规划问题（MIQP）。
Xpress-SLP是一个非线性规划问题（NLP）以及混合整数非线性规划问题（MINLP）的求解器。
它使用了连续线性逼近方法，这一方法从过程工业的技术中发展而来，能够解决具有数千个变量的大型问题。
Xpress-SP是一个随机规划工具，用于求解具有不确定性的优化问题。
Xpress-SP可以用于建模和求解在供应链管理，能源，财务，运输，等等过程中出现的问题，它将不确定性嵌入到优化问题中，以避免未来的变数。
Xpress-Kalis是一个有约束规划软件，它构建于Artelys的Kalis求解器之上。
Xpress-Kalis 专用于离散组合问题，这些问题频繁出现于诸如规划和计划制定之类的问题中。
建模和开发工具Xpress-Mosel使你能够定义你的问题，然后使用一个或多个Xpress求解引擎进行求解，并对结果进行分析，这一切都通过一种专为此目的设计的全功能的编译型编程语言来实现。
Xpress-Mosel环境包括Mosel语言及其调试器；用于在此语言中直接访问其他软件组件和外部数据源的模块和I/O驱动；用于将模型嵌入到应用程序中的库；以及一个开放的接口，以便用户对Mosel语言进行扩展。
Xpress-BCL是一个面向对象的库，用于在应用程序中直接构建，求解，以及分析问题。
Xpress-IVE是一个完整的Windows下的Xpress-Mosel可视化开发环境。
它包括一个Mosel程序编辑器，编译器，以及执行环境。
Xpress-Application Developer（XAD）通过使用一组图形用户界面开发API对Xpress-Mosel进行扩展，使Mosel成为一个能够完成从问题的数学表达到创建用户界面中这一完整的优化应用程序开发过程的建模和编程语言。
其他工具用于Xpress-Mosel：ODBC I/O驱动以及mmodbc模块使用户能够使用数据库以及电子表格作为外部数据源。
Xpress-OptimizerXpress-Optimizer中包含了复杂，鲁棒的算法，以对工业应用中最急需解决的问题进行迅速精确的求解。
这一已被证实的优化技术已在世界上大量的商业应用中使用，以对具有数百万个变量以及约束条件的问题提供快速可靠的解答。
Xpress-Optimizer因其解决数值求解困难或求解不稳定的问题的能力而声名远扬，这也是它在过程工业中能够在市场中遥遥领先的原因所在。
先进的算法Xpress-Optimizer算法使你能够求解：•LP——线性规划问题•MIP——混合整数规划问题•QP——二次规划问题•MIQP——混合整数二次规划问题如果你的问题是非线性的，则可以使用Xpress-SLP求解器，它使用了连续线性逼近技术，可以解决具有数千个变量的非线性和混合整数非线性问题。
灵活的运用工具包中提供了命令行工具形式的Xpress-Optimizer，并有一组简单但强大的交互用户界面；也提供了可调用的库形式的Xpress-Optimizer，并具有C，C++，Java，Fortran，VB6，和.net编程接口。
它与工业标准的LP和MPS文件格式完全兼容，并且对日志记录，二进制存储文件，以及ASCII/二进制解决方案文件提供了广泛的支持。
作为Xpress-MP工具包中的一个集成组件，Xpress-Optimizer引擎也可以与Xpress-Mosel 的高级模型开发环境或Xpress-BCL建模库的广泛的规划功能结合使用。
跨平台Xpress-Optimizer可以应用于多种计算机体系结构和操作系统之上，并针对每个平台的特性进行了优化。
单纯形优化器Xpress-Optimizer为原始和对偶单纯形算法提供了快速，可靠的实现，以对LP问题进行求解。
•集成了预求解算法，以降低问题规模和缩短求解时间。
•自动设置以达到最佳性能，同时也提供了一组丰富的用户设置参数，以对优化过程进行高级控制。
•快速从已有的高级基础上重新开始。
可以对问题进行修改，从而将求解所需时间降低到原先的很小一部分。
•不可行性检测和诊断，以发现问题的不可行性。
•有效的退化分辨率技术。
Barrier优化器Xpress-Optimizer Barrier算法是对单纯形算法的一个替代，它使用内点法对线性规划和二次规划问题进行求解。
•集成了预求解算法，以降低问题规模和缩短求解时间。
•先进的Cholesky分解算法。
•快速地基本和对偶交叉到基本解。
•密集列处理。
•无交叉的解。
•在特定的平台上对于多处理器计算机提供了并行的Barrier算法。
MIP优化器Xpress-Optimizer使用复杂的分支界定法来求解MIP和MIQP问题，这种方法因其快速找到高质量解的能力而闻名于世。
•MIP预求解算法，对问题进行预处理，以减小问题规模和缩短求解时间。
•先进的割平面法，以自动提高边界的质量，并减小全局搜索的范围。
￮流覆盖￮广义上界（GUB）覆盖￮提升与投射￮Clique割￮流路径￮混合整数舍入￮Gomory分数割•二进制，整数，以及半连续变量，和特殊顺序的集合•广度优先，最优优先，深度优先搜索。
可自定义的节点以及变量选择策略。
用户回调函数使可以对节点和变量选择进行完全控制。
•多重LP算法，以初始LP松弛及节点求解。
•用户定义的分支优先级以及分支方向命令。
•直观推断。
•在特定的平台上对于多处理器计算机提供了并行的MIP算法。
Xpress-MoselXpress-Mosel使你能够定义你的问题，然后使用适当的求解引擎进行求解，并对结果进行分析，这一切都将使用一种专为此目的设计的全功能的编译型编程语言来实现。
Mosel程序是编译型的程序，这使它能够快速运行，并对最终用户隐藏其中的知识产权。
这些程序可以交互地运行，或嵌入到应用程序中。
Mosel语言Mosel语言易于学习和使用，这就使用户不需太多花费就可以从无到有开发优化模型，理解并审查别人开发的模型，并在远期对模型进行修改和维护。
可视化的开发环境Xpress-IVE使这一过程变得更为简单。
对任意范围，任意索引集，以及稀疏对象的完全支持意味着即使规模最大最复杂的问题也可以进行清晰简练的表达，而且不需要依赖于任何特定的数据实例。
你可以使用Mosel调试器来协助用Mosel语言进行模型开发。
这一调试器支持所有典型的调试功能，以对模型的执行进行跟踪和分析。
求解器模块和数据处理Mosel是完全开放的，用户可对其进行扩展。
Mosel发行版本包括扩展库（也称为模块），借助于其中的一个扩展库，你只需要在Mosel程序中插入优化语句，就可以直接控制Xpress-Optimizer。
其他求解器模块提供了对Xpress-SLP的访问，以定义和求解非线性问题，也提供了对随机规划工具Xpress-SP，以及有约束规划软件Xpress-CP等的访问。
另外有一个模块提供了ODBC数据驱动，它提供了直接访问所有常见的数据库以及电子表格的接口。
除了使用ODBC接口之外，数据也可以直接从文本文件，内存，或I/O流中读出或向其中写入。
模型嵌入库为对模型进行部署，通常需要将模型嵌入到公司的信息系统中。
借助Mosel库，你可以从编程语言环境（例如，C或Java）中执行和访问Mosel语言开发的模型。
这一灵活的接口为诸如在模型和大的应用程序之间交换数据和解的值这样的应用提供了方法。
除了Mosel自己的功能之外，某些模块也提供了从编程语言环境中对其内部函数的直接访问。
本地化的接口通过Mosel的本地化接口，用户可以定义自己的模块或I/O驱动，它们将与Mosel发行版本中的软件组件同等看待。
这样用户就可以向Mosel语言加入新的功能（例如，实现针对特定问题的数据处理，或连接到外部的求解器或求解算法），并可以根据自己的需要使Mosel 语言不断进化。
Xpress-BCLXpress-BCL是一个面相对象的库，它用于在应用程序中创建数学规划问题。
它使用按部就班的方法，有加入一个变量，加入一个约束等等这样的函数，作为开发者，你可以在你的程序中调用这些函数，以逐步构建出整个问题。
在定义了完整的问题之后，就可以使用Xpress-Optimizer对其进行求解。
还有一些BCL 函数使你能够在你的应用程序中直接访问和分析求得的解。
BCL库具有C，C++，Java，和VB的接口。
Xpress-IVEXpress-IVE是一个完整的可视化开发环境，用于在Windows环境下进行Xpress-Mosel 的开发。
它整合了Mosel程序编辑器，编译器，以及执行环境。
用户可以在一个实体树中浏览其模型程序中的对象，这样就可以查看所有优化对象的已有的解的值。
可以将Mosel源文件和数据文件组织成为工程。
在运行时可以可视化地观察和分析优化器的性能。
对于在一个独立的可视化环境中为应用程序开发Mosel程序，针对特定的问题分析和调节优化器，以及开发和运行一次性的优化问题应用程序，Xpress-IVE是一个理想的工具。
Xpress-IVE是使用Xpress-SP进行随机规划，以及使用Xpress-Kalis进行有约束规划的推荐开发环境。
Xpress-IVE屏幕截图模型文件编辑优化集成了Xpress-Kalis和Xpress-SP矩阵视图模型创建向导部署用户图Mosel模块支持Mosel模块创建Xpress-SLPXpress-SLP是一个非线性问题的求解器。
它使用了连续线性逼近方法，这一方法是从过程工业的技术中发展而来的，能够解决具有数千个变量的大型问题。
问题的定义可以使用Xpress-Mosel和Xpress-IVE来进行，或使用基于文件的格式，或直接从扩展API中进行。
也可以对混合整数非线性问题进行求解。
Xpress-IVE提供了一些可视化的辅助手段，它也能够使用电子表格或其他外部程序创建自定义的显示（例子中显示了一个从地球到月球的火箭的轨迹的演变，分别进行了10次，20次，和30次迭代，以及收敛后的解）。