Code-Schnipsel für Gebäudemodelle
Für Python DOcplex- oder OPL-Modelle können Sie Code-Schnipsel auswählen, die Ihnen beim Erstellen eines Modells helfen. Die Verwendung von Code-Snippets kann die Modellerstellung beschleunigen, da Sie Code hinzufügen und bearbeiten können, ohne alle Codezeilen von Grund auf neu eingeben zu müssen.
Klicken Sie in der Ansicht „Modell erstellen“ auf das Codeausschnitt-Symbol , um den Codeausschnittbereich zu öffnen. Sie können dann eine Vorschau anzeigen und verschiedene Code-Schnipsel zu Ihrem Modell hinzufügen. Die verfügbaren Arten von Codeausschnitten hängen von der verwendeten Modellierungssprache ( Python DOcplex oder OPL) und dem verwendeten Modelltyp (mathematische Programmierung oder Constraint-Programmierung) ab. Für mathematische Programmiermodelle ist der Optimierer IBM CPLEX und für die Beschränkungsprogrammierung ist es CP Optimizer.
Sie können eine Vorschau des Code-Snippets anzeigen und es dann an der Stelle in Ihr Modell einfügen, an der sich der Cursor befindet, oder es kopieren und an einer bestimmten Stelle in Ihrem Modell einfügen.
Skelettmodell
Der Codeausschnitt für das Modell-Skelett bietet Ihnen eine Modellstruktur, mit der Sie schnell loslegen können. Wenn Sie ein Modellskelett öffnen, müssen Sie den entsprechenden Optimierer für Ihren Modelltyp auswählen. Je nach Modellierungssprache stehen weitere Optionen zur Verfügung.
Python modelle
Der Codeausschnitt „Datenrahmen“ verwendet zum Definieren von Eingaben automatisch die richtigen Tabellennamen, die in den Tabellen „ Datenansicht vorbereiten “ zu finden sind. Außerdem steht Ihnen ein leerer Ausgabedatenrahmen zur Verfügung, in dem Sie Ihre Ausgabe für die Ansicht „Lösung erkunden“ definieren können.
Sie können den Codeausschnitt "Progress listener" verwenden, um einen Listener zu erstellen, der den Fortschritt der Lösung überwacht, Zwischenlösungen erfasst und die Lösung basierend auf Ihren eigenen Kriterien stoppt. Dieser Codeausschnitt stellt Ihnen auch den Code bereit, der zum Erstellen von Ausgabelösungstabellen in der Lösungsansicht „Erkunden“ erforderlich ist.
OPL-Modelle
Der Codeausschnitt „Eingabe-Tupel“ verwendet automatisch die richtigen Tabellennamen und Datentypen, die in den Tabellen „ Datenansicht vorbereiten “ zu finden sind, sodass Sie Ihre Modelleingabe schneller und einfacher definieren können. Sie können auch das Präfix für Tupelnamen definieren, das Sie in Ihren Datendefinitionen verwenden möchten.
Weitere Informationen
- Eine Anleitung zum Erstellen von Python -DOcplex-Modellen finden Sie unter "Lösen und Analysieren eines Decision Optimization -Modells: das Diätproblem ".
- Weitere Informationen zu OPL-Modellen finden Sie unter Decision Optimization OPL-Modelle.