Crie e resolva modelos de otimização complexos para identificar as melhores ações possíveis.
Transforme sua tomada de decisões de negócios com ciência de dados
O IBM® ILOG CPLEX Optimization Studio é uma solução de análise prescritiva que permite o desenvolvimento e a implementação rápidos de modelos de otimização de decisões que usam programação matemática e por restrições. Com essa tecnologia de otimização de decisões, você pode:
- Otimizar suas decisões de negócios
- Desenvolva e implementar modelos de otimização rapidamente
- Criar aplicativos do mundo real que possam melhorar significativamente os resultados de negócios
Traduza problemas de negócios em modelos de otimização e resolva-os usando solucionadores de otimização comprovados.
Identificar modelos de programação matemática, programação por restrições e modelos baseados em restrições que utilizam solucionadores avançados como o CPLEX Optimizer e o CP Optimizer.
Escolha entre opções de implementação locais, em nuvem e híbridas para fornecer análises prescritivas de dados com sucesso por meio de programação matemática e de restrição.
O CPLEX é desenvolvido para otimização em larga escala e alto desempenho em diversos setores. Você pode resolver modelos LP, MIP, MIQCP e SOCP usando algoritmos avançados, como métodos simplex e de barreira, combinados com técnicas de ramificação e delimitação, planos de corte e pré-processamento.
Resolva modelos combinatórios com variáveis discretas e trate problemas de agendamento usando o CP Optimizer. Aproveite restrições temporais, variáveis inteiras e redução de domínio para obter soluções eficientes. Ideal para planejamento de recursos, agendamento de força de trabalho, otimização de manufatura, empacotamento, alocação e outros desafios combinatórios complexos em setores variados.
Modele problemas complexos de otimização usando OPL (Optimization Programming Language), uma linguagem declarativa com suporte nativo para conjuntos, arrays, tuplas e restrições lineares e não lineares. Ela também suporta construções específicas de agendamento, como intervalos (atividades) e funções Cumul (recursos). Isso simplifica o processo de modelagem em comparação com linguagens de programação de uso geral.
O Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) oferece um editor com reconhecimento de restrições, gerenciador de projetos e visualizador de soluções. Depure, faça perfil e execute modelos localmente ou na IBM Cloud, com total controle e transparência para desenvolvimento baseado em OPL. Scripts são suportados via JavaScript.
O CPLEX é desenvolvido para otimização em larga escala e alto desempenho em diversos setores. Você pode resolver modelos LP, MIP, MIQCP e SOCP usando algoritmos avançados, como métodos simplex e de barreira, combinados com técnicas de ramificação e delimitação, planos de corte e pré-processamento.
Resolva modelos combinatórios com variáveis discretas e trate problemas de agendamento usando o CP Optimizer. Aproveite restrições temporais, variáveis inteiras e redução de domínio para obter soluções eficientes. Ideal para planejamento de recursos, agendamento de força de trabalho, otimização de manufatura, empacotamento, alocação e outros desafios combinatórios complexos em setores variados.
Modele problemas complexos de otimização usando OPL (Optimization Programming Language), uma linguagem declarativa com suporte nativo para conjuntos, arrays, tuplas e restrições lineares e não lineares. Ela também suporta construções específicas de agendamento, como intervalos (atividades) e funções Cumul (recursos). Isso simplifica o processo de modelagem em comparação com linguagens de programação de uso geral.
O Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) oferece um editor com reconhecimento de restrições, gerenciador de projetos e visualizador de soluções. Depure, faça perfil e execute modelos localmente ou na IBM Cloud, com total controle e transparência para desenvolvimento baseado em OPL. Scripts são suportados via JavaScript.
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O CPLEX Optimization Studio é muito ágil e apresenta respostas para qualquer cenário. Ela nos prepara para o futuro, ajudando-nos a tomar decisões melhores. ”
Notas de rodapé
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