Risoluzione e analisi di un modello Decision Optimization: il problema della dieta

Questo esempio mostra come creare e risolvere un modello basato su Pythonutilizzando un esempio.

Prima di iniziare

Requisiti
Per modificare ed eseguire i modelli Decision Optimization , è necessario disporre dei seguenti prerequisiti:
Ruoli Admin o Editor
È necessario disporre di ruoli Admin o Editor nel progetto. I visualizzatori di progetti condivisi possono solo visualizzare gli esperimenti, ma non possono modificarli o eseguirli
Spazio di distribuzione
Devi avere uno spazio di distribuzione associato al tuo esperimento Decision Optimization . È possibile scegliere uno spazio di distribuzione quando si crea un esperimento Decision Optimization .

Informazioni su questa attività

Questo noto problema di ottimizzazione identifica la migliore miscela di alimenti per soddisfare le esigenze alimentari, riducendo al minimo i costi. I dati immessi sono il profilo nutrizionale e il prezzo dei diversi alimenti e i valori minimi e massimi per i nutrienti in una dieta. Il modello è espresso come minimizzazione di un programma lineare. I file utilizzati in questo esempio sono disponibili in Esempi DO.

Procedura

Per creare e risolvere un modello basato su Pythonutilizzando un esempio:

  1. Scaricare ed estrarre tutti gli esempi DO sul computer. È anche possibile scaricare solo il file diet.zip dalla sottocartella Model_Builder per il proprio prodotto e la propria versione, ma in questo caso non estrarlo.
  2. Aprire il progetto o creare un progetto vuoto.
  3. Selezionare la scheda Asset .
  4. Selezionare Nuova risorsa > Risolvi problemi di ottimizzazione nel Lavora con i modelli sezione.
  5. Fare clic su File locale nella finestra Crea un esperimento Decision Optimization che si apre.
  6. Fare clic su Nuovo spazio di distribuzione, immettere un nome e fare clic su Crea (o selezionare uno spazio esistente dal menu a discesa).
  7. Cercare la cartella Model_Builder nel DO - samplesscaricato. Selezionare la sottocartella relativa al prodotto e alla versione. Scegliere il file Diet.zip e fare clic su Apri. In alternativa, utilizzare il trascinamento e rilascio.
  8. Fare clic su Crea.
    Un modello Decision Optimization viene creato con lo stesso nome dell'esempio.
  9. Nella vista Prepara dati , è possibile visualizzare gli asset di dati importati
    Queste tabelle rappresentano i valori minimi e massimi per le sostanze nutritive nella dieta (diet_nutrients), le sostanze nutritive nei diversi alimenti (diet_food_nutrients) e il prezzo e la quantità di alimenti specifici (diet_food).

    Tabelle dei dati di input nella vista Prepara dati

  10. Fare clic su Crea modello nella barra laterale per visualizzare il modello.
    Il modello Python riduce al minimo il costo del cibo nella dieta, soddisfacendo i requisiti minimi di nutrienti e calorie.

    Modello Python per il problema di dieta visualizzato nella vista Esegui modello

    Notare anche come vengono specificati in questo modello gli input (tabelle nella vista Prepara dati ) e gli output (in questo caso, la tabella della soluzione da visualizzare nella vista Esplora soluzione).

  11. Eseguire il modello facendo clic sul pulsante Esegui nella vista Crea modello .

Risultati

Una volta completata l'esecuzione, è possibile vedere i risultati in Esplora la soluzione vista. È anche possibile fare clic su Statistiche motore o Log per visualizzare il grafico della soluzione ed esaminare i file di log. La prima scheda nella vista Esplora soluzione mostra l'obiettivo (o gli obiettivi, se ne esistono diversi) con i relativi valori e pesi. La scheda Tabelle di soluzioni fornisce un elenco di cibi e le loro quantità, insieme ai nutrienti che forniscono.

È anche possibile scaricare le tabelle della soluzione come file csv .

Se il modello ha dei vincoli in conflitto, questi verranno mostrati nella scheda Conflitti con le Ricaricazioni necessarie per risolvere il modello.

Nella vista Visualizzazione, la soluzione viene visualizzata come una tabella e un grafico nella pagina Soluzione . È possibile aggiungere note, diversi tipi di tabelle e grafici per mostrare i dati di input, i dati della soluzione o i KPI selezionando e modificando i widget. È anche possibile creare pagine differenti nella vista Visualizzazione. Ad esempio, in questo esempio viene fornita anche una pagina Input . Per ulteriori informazioni, consultare Visualizzazione in un esperimento Decision Optimization.

Sei pronto per iniziare a eseguire confronti tra diversi scenari. Ad esempio, la soluzione di base contiene una quantità di hot dog. Si potrebbe desiderare di controllare una soluzione alternativa per qualcuno che preferisce una dieta vegetariana.