Python DOcplex Modelle

Sie können Python DOcplex -Modelle in einem Decision Optimization Experimentlösen.

Sie können mit Python Decision Optimization3.12 und 3.11 (veraltet) verwenden. Die Standardversion ist Python 3.12. Sie können diese Standardversion auf der Registerkarte Umgebung des Laufkonfigurationsfensters oder im Informationsfenster Übersicht ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Ändern von Standardumgebungen und Hinzufügen von Python Erweiterungen für zusätzliche Python Bibliotheken.

Der grundlegende Arbeitsablauf zum Erstellen eines Python-Docplex-Modells in Decision Optimization und zum Untersuchen des Modells in verschiedenen Szenarien sieht wie folgt aus:

1. Sie erstellen ein Projekt.
2. Fügen Sie Daten zum Projekt hinzu.
3. Fügen Sie ein Decision Optimization Experiment hinzu (ein Szenario wird standardmäßig in der Benutzerschnittstelle des Experimentserstellt).
4. Wählen Sie Ihre Daten aus und importieren Sie sie in das Szenario.
5. Erstellen oder importieren Sie Ihr Python -Modell.
6. Führen Sie das Modell aus, um es zu lösen, und erkunden Sie die Lösung.
7. Kopieren Sie das Szenario und bearbeiten Sie die Daten im Kontext des neuen Szenarios.
8. Lösen Sie das neue Szenario, um die Auswirkungen der Datenänderungen zu sehen.
9. Speichern Sie ein Modell für die Bereitstellung in Watson Machine Learning.

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