优化机器学习决策

了解如何将优化与机器学习技术相结合以改善业务成果。

使用 CP Optimizer 解决详细的调度问题

IBM ILOG® CP Optimizer 是对优化专家工具箱的必要且重要的补充,用于解决现实世界的运营规划和调度问题。CP Optimizer 包含一个强大的优化器,可以处理在此类挑战中始终存在的边际约束。对于纯粹的学术问题(例如,作业车间、开放车间和流水车间),它找到的解决方案可与最新的专业算法找到的解决方案相媲美。

某些组合优化问题无法通过传统的数学规划方法轻松线性化和求解。为了处理这些问题,ILOG CP Optimizer 提供了大量的算术和逻辑约束,以及强大的优化器,将模型和运行开发过程的所有优势带到组合优化中。

功能

详细的调度问题

  • 使用专门用于调度时间间隔(用于活动)和累积函数(用于资源)的建模功能
  • 通过优化提前和延迟成本、持续时间成本和非执行成本来支持实现业务目标
  • 对调度、任务依赖的工作分解结构以及多种生产模式进行建模
  • 模拟有限容量资源和存储库
  • 模拟设置时间,用于计算定义批处理最佳大小的调度

组合优化问题

  • 使用专门约束(例如,全不同约束、包约束、词典约束),对诸如设施位置、路由和配置之类的业务问题进行计数和分发
  • 使用逻辑约束以及各种算术表达式(包括模、整数除法、最小值、最大值或表达式)来制作模型,它们通过决策变量索引值数组
  • 具有离散决策变量(布尔值或整数)的模型

产品

ILOG CPLEX Optimization Studio

使用强大的决策优化算法,构建并求解复杂的优化模型,确定用户应采取的最佳行动。

Decision Optimization for Watson Studio

通过结合机器学习和优化技术,在统一的环境中构建和部署优化模型,并推动实现业务成果。

IBM Decision Optimization Center

使用该平台构建开发平台和 GUI,并支持数据分析和可视化、场景管理、协作计划和假设分析。

IBM Decision Optimization on Cloud

使用云端优化软件,快速找到应对规划和调度、供应链和资产管理挑战的最佳解决方案。

资源

教程

探索 ILOG CPLEX Optimization Studio 的主要功能。

产品展示:ILOG CPLEX Optimization Studio

体验解决优化问题的端到端旅程。

Decision Optimization for Watson Studio

通过结合决策优化和机器学习,充分利用规范性分析的力量并构建创新解决方案。

约束规划技术

约束规划技术用于寻找应对调度和组合优化问题的解决方案。

优化模型

以数学方式解决业务问题,创建有效的分析决策支持应用程序。

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