利用约束规划技术计算针对详细调度问题和组合优化问题的解决方案
IBM® ILOG® CP Optimizer 是优化专家解决实际运营规划和调度问题工具箱的重点必要补充。ILOG CP Optimizer 包含一个强大的优化器，可以处理此类挑战中经常出现的边际约束。对于纯粹的学术问题，例如加工车间、开放式车间和流水车间，该优化器找到的解决方案可与一流的专业算法找到的解决方案相媲美。
某些组合优化问题不能轻易用传统的数学规划方法线性化并解决。为了处理这类问题，ILOG CP Optimizer 提供了大量算术和逻辑约束以及强大的优化器，可将模型和运行开发流程的所有优势融入组合优化。
- 使用专门用于调度的建模功能，例如间隔（针对活动）和累积函数（针对资源）。
- 通过优化提前成本、延迟成本、持续时间成本和非执行成本来支持业务目标。
- 对调度和任务依赖关系以及多种生产模式的工作分解结构进行建模。
- 对有限容量的资源和储存库进行建模。
- 对设置时间进行建模，以计算定义批次最佳可能大小的调度。
- 针对设施位置、路由和配置等业务问题使用专用约束，例如全异、打包、词典、计数和分发。
- 对逻辑约束以及全系列算术表达式进行建模，包括模数、整数除法、最小值、最大值或通过决策变量对值数组进行索引的表达式。
- 对离散决策变量（布尔值或整数）进行建模。
深入了解约束规划应用程序，包括生产问题和调度用例。
体验解决优化问题的端到端流程。
以数学方式表示业务问题，创建有效的分析决策支持应用程序。
了解加工车间调度问题的 CP Optimizer 性能比较。
构建并解决复杂的优化模型，通过使用强大的决策优化算法来确定用户应采取的最佳操作。
将优化和机器学习技术整合到 IBM Cloud Pak for Data 中，这是一个多云数据和 AI 平台，支持在任何云端和本地构建和运行 AI 模型。
借助此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、协作规划和假设分析。
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