Optimieren Sie Ihre Entscheidungen in Bezug auf maschinelles Lernen

Erfahren Sie, wie IBM Decision Optimization for Watson® Studio zu zuverlässigen Geschäftsentscheidungen beiträgt.

Detaillierte Terminierungsprobleme mit CPLEX CP Optimizer lösen

IBM ILOG® CPLEX® CP Optimizer ist eine notwendige und wichtige Ergänzung zur Toolbox der Optimierungsspezialisten für die Lösung von Problemen im Bereich der operativen Planung und Terminplanung. CPLEX CP Optimizer enthält ein robustes Optimierungsprogramm, das die Nebenbedingungen verarbeitet, die bei solchen Anforderungen unweigerlich auftreten. Für rein akademische Probleme (z. B. Einzelfertigung (job-shop), offener Betrieb (open-shop) und Fließfertigung (flow-shop)) ermittelt CPLEX CP Optimizer Lösungen, die mit Lösungen vergleichbar sind, die nach dem Stand der Technik, spezialisierten Algorithmen usw. ermittelt werden.

Bestimmte kombinatorische Optimierungsprobleme lassen sich mit traditionellen mathematischen Programmierungsmethoden nicht einfach linearisieren und lösen. Um diese Probleme zu bewältigen, bietet ILOG CPLEX CP Optimizer zahlreiche arithmetische und logische Bedingungen sowie ein leistungsfähiges Optimierungsprogramm, das alle Vorteile eines Modellieren-und-Ausführen-Entwicklungsprozesses für die kombinatorische Optimierung aufweist.

Leistungsmerkmale

Detailed scheduling problems

Detaillierte Terminierungsprobleme

  • Verwendung von Modellierungsfunktionen, die speziell auf die Planung von Intervallen (für Aktivitäten) und Kumulfunktionen (für Ressourcen) ausgelegt sind.
  • Unterstützung der Geschäftsziele durch Optimierung von Verfrühungs- und Verspätungskosten, Dauerkosten und Nichtausführungskosten
  • Modellierung der Projektstrukturplan- und Taskabhängigkeiten sowie mehrerer Produktionsmodi
  • Modellierung von Ressourcen und Reservoirs mit begrenzten Kapazitäten
  • Modellierung von Rüstzeiten für die Berechnung von Zeitplänen, die die bestmöglichen Größen für Stapel definieren
Combinatorial optimization problems

Probleme bei der kombinatorischen Optimierung

  • Verwendung spezieller Bedingungen wie all-different, pack, lexicographic, count und distribute für Geschäftsprobleme wie facility location, routing und configuration.
  • Modell mit logischen Bedingungen sowie einem breiten Spektrum an arithmetischen Ausdrücken, einschließlich Modulo, Ganzzahlteilung, Minimum, Maximum oder Ausdruck, der einen Wertebereich durch eine Entscheidungsvariable indexiert.
  • Modell mit diskreten Entscheidungsvariablen (boolesch oder Ganzzahl)

Produkte

ILOG CPLEX Optimization Studio

Erstellen und lösen Sie komplexe Optimierungsmodelle, um die bestmöglichen Aktionen zu ermitteln, die Ihre Benutzer mithilfe von leistungsfähigen Algorithmen zur Entscheidungsoptimierung ausführen sollten.

IBM Decision Optimization for Watson Studio

Erstellen und implementieren Sie Optimierungsmodelle in einer einheitlichen Umgebung und ermitteln Sie Geschäftsergebnisse, indem Sie maschinelles Lernen und Optimierungsverfahren kombinieren.

IBM Decision Optimization Center

Decision Optimization Center ist eine Plattform, die eine Entwicklungsumgebung für die Erstellung von Optimierungsmodellen und eine grafische Benutzerschnittstelle enthält. Die Plattform unterstützt Datenanalyse und -visualisierung, Szenariomanagement, bereichsübergreifende Planung und Was-wäre-wenn-Analysen.

IBM Decision Optimization on Cloud

Verwenden Sie Optimierungssoftware in der Cloud, um schnell optimale Lösungen für die Herausforderungen bei der Planung, in der Lieferkette und beim Ressourcenmanagement zu finden.

Ressourcen

Lernprogramm

Erkunden Sie die Schlüsselfunktionen von ILOG CPLEX Optimization Studio.

Produkttour: ILOG CPLEX Optimization Studio

Erleben Sie die Lösung von Optimierungsproblemen von Anfang bis Ende.

IBM Decision Optimization for Watson Studio

Nutzen Sie das Potenzial vorausschauender Analysen und entwickeln Sie innovative Lösungen, indem Sie Entscheidungsoptimierung und maschinelles Lernen kombinieren.

Constraintprogrammierungs- technologie

Die Constraintprogrammierungs- technologie wird verwendet, um Lösungen für Planungs- und kombinatorische Optimierungsprobleme zu finden.

Optimierungsmodell

Stellen Sie Geschäftsprobleme mathematisch dar, um effektive analytische Anwendungen für die Entscheidungsunterstützung zu erstellen.

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