优化求解器如何产生更完善的决策?

优化求解器有助于改进稀缺资源的规划、分配和调度决策。它们嵌入了强大的算法,可以对数学规划模型、约束规划和基于约束的调度模型进行求解。

诸如 IBM CPLEX® Optimizer 之类的求解器可以找到线性规划、混合整数规划、二次规划和二次约束规划问题的答案。

对于详细的调度问题,IBM 提供了为基于约束的调度模型而设计的求解器。对于组合问题(如配置或打包问题),您可以构建约束规划模型来解决这些问题。您可以免费试用这些求解器。

优化求解器类型

线性规划求解器

这些数学求解器用于处理决策,其中目标函数和约束具有线性关系,并且所有决策变量都可以在结果中采用连续值。

混合整数规划求解器

当决策涉及离散选项时,可以使用整数规划求解器。决策变量只能采用整数值,而某些决策变量则可以在结果中采用连续值。对于具有连续和离散选项的决策,可使用混合整数规划求解器。

二次规划求解器

当目标函数具有二次项时,可使用二次规划求解器。二次项可以是凸的或非凸的。当决策变量可以是连续的或整数时,可使用混合整数二次规划求解器 (MIQP)。

二次约束规划求解器

诸如 CPLEX 之类的求解器也可以解决凸二次约束的问题。这些问题也可以公式化为二阶锥规划 (SOCP),包括具有旋转锥的公式。当决策变量可以是连续的或整数时,可使用混合整数二次约束规划求解器。

约束规划求解器

为具有整数决策变量的组合问题以及详细的排序和调度问题查找最佳解决方案。约束可以是线性或非线性的。排序和调度中的决策变量是关于以累积函数表示的资源和以间隔变量表示的活动的。

资源

线性规划

了解线性规划方法。

约束规划

解决详细的调度问题和组合优化问题。

规范性分析

利用可交付规范性功能的优化软件,为复杂的决策推荐最佳行动计划。

Decision Optimization 产品家族

使用建模工具和求解器来解决规划和调度问题,从而制定更完善的业务决策。

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