¿Cómo pueden los solucionadores de optimización elaborar mejores decisiones?

Los solucionadores de optimización ayudan a mejorar la toma de decisiones en torno a la planificación, asignación y programación de recursos escasos. Incorporan potentes algoritmos que pueden resolver modelos de programación matemática, programación por restricciones y modelos de programación basados en restricciones.

Los solucionadores como IBM CPLEX® Optimizer pueden encontrar respuestas para la programación lineal, programación de enteros mixtos, programación cuadrática y problemas de programación cuadráticamente restringidos.

Para problemas de planificación detallados, IBM ofrece solucionadores diseñados para modelos de planificación basados en restricciones. Para problemas combinatorios como, por ejemplo, un problema de configuración o de empaquetado, puede crear modelos de programación por restricciones para resolverlos. Además, puede probar los solucionadores sin cargo.

Tipos de solucionadores de optimización

Solucionadores de programación lineal

Estos solucionadores matemáticos son para decisiones donde la función objetivo y las restricciones tienen relaciones lineales y todas las variables de decisión pueden tomar valores continuos en el resultado.

Solucionadores de programación de enteros mixtos

Cuando las decisiones implican opciones discretas, se pueden usar solucionadores de programación de enteros. Las variables de decisión solo pueden tomar valores enteros y algunas variables de decisión pueden tomar valores continuos en el resultado. Para decisiones con opciones continuas y discretas, use solucionadores de programación de enteros mixtos.

Solucionadores de programación cuadrática

Los solucionadores de programación cuadrática se usan cuando la función objetivo tiene términos cuadráticos. Los términos cuadráticos pueden ser convexos o no convexos. Cuando las variables de decisión pueden ser continuas o enteras, se utilizan solucionadores de programación cuadráticos mixtos (MIQP).

Solucionadores de programación restringida cuadráticamente

Los solucionadores como CPLEX también pueden resolver problemas con restricciones cuadráticas convexas. Estos problemas también se pueden formular como programas de cono de segundo orden (SOCP), incluidas formulaciones con conos rotados. Cuando las variables de decisión pueden ser continuas o enteras, se utilizan solucionadores de programación de restricción cuadráticos mixtos enteros.

Solucionadores de programación por restricciones

Encuentre soluciones óptimas para problemas combinatorios con variables de decisión de enteros, así como problemas detallados de secuencia y programación. Las restricciones pueden ser lineales o no lineales. Las variables de decisión en secuenciación y planificación tratan de recursos representados como función acumulada y las actividades representadas como variables de intervalo.

Recursos

Programación lineal

Conozca más sobre técnicas de programación lineal.

Programación por restricciones

Resuelva problemas de planificación detallados y problemas de optimización combinatoria.

Analítica prescriptiva

Aproveche software de optimización que puede ofrecer capacidades prescriptivas para recomendar el mejor plan de acción para decisiones complejas.

Familia de productos de Decision Optimization

Resuelva problemas de planificación y programación, utilizando herramientas de modelado y solucionadores para tomar mejores decisiones empresariales.

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