Avvio rapido: Build, esecuzione e distribuzione di un modello Decision Optimization
È possibile creare ed eseguire modelli di Decision Optimization per consentire di prendere le decisioni migliori per risolvere i problemi di business in base agli obiettivi. Leggi le informazioni su Decision Optimization, quindi guarda un video e fai un'esercitazione adatta agli utenti con una certa conoscenza della prescriptive analytics, ma che non richiede codifica.
- Servizi richiesti
- Watson Studio
- Watson Machine Learning
Il tuo flusso di lavoro di base include queste attività:
- Creare un progetto. I progetti sono dove si può collaborare con gli altri per lavorare con i dati.
- Aggiungere un Experiment Decision Optimization al progetto. È possibile aggiungere file compressi o dati da file di esempio.
- Creare uno spazio di distribuzione da associare al Watson Machine Learning Servicedel progetto.
- Esaminare i dati, gli obiettivi del modello e i vincoli in Modeling Assistant.
- Esegui uno o più scenari per testare il tuo modello e rivedere i risultati.
- Distribuire il tuo modello.
Leggi di Decision Optimization
Decision Optimization consente di analizzare i dati e creare un modello di ottimizzazione (con Modeling Assistant) basato su un problema di business. In primo luogo, un modello di ottimizzazione viene ricavato convertendo un problema di business in una formulazione matematica che può essere compresa dal motore di ottimizzazione. La formulazione è costituita da obiettivi e vincoli che definiscono il modello su cui si basa la decisione finale. Il modello, insieme ai tuoi dati di input, forma uno scenario. Il motore di ottimizzazione risolve lo scenario applicando gli obiettivi e i vincoli per limitare milioni di possibilità e fornisce la soluzione migliore. Questa soluzione soddisfa la formulazione del modello o rilassa certi vincoli se il modello è infeasimo. È possibile verificare gli scenari utilizzando diversi dati, oppure modificando gli obiettivi e i vincoli e ripercorrerli e visualizzando soluzioni. Una volta soddisfatto è possibile distribuire il proprio modello.
Guarda un video sulla creazione di un modello Decision Optimization
Guarda questo video per scoprire come eseguire un esperimento Decision Optimization di esempio per creare, risolvere e distribuire il modello Decision Optimization con Watson Studio e Watson Machine Learning.
Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività in questa documentazione.
Provare un tutorial per creare un modello che utilizzi Decision Optimization
In questo tutorial completerà questi compiti:
- Attività 1: aprire un progetto.
- Attività 2: creare un esperimento Decision Optimization nel progetto.
- Attività 3: creare un modello e visualizzarne il risultato.
- Attività 4: modifica di vincoli e obiettivi del modello.
- Attività 5: distribuire il modello.
- Attività 6: verifica del modello.
Il completamento di questa esercitazione richiederà circa 30 minuti.
Suggerimenti per completare questa esercitazione
Di seguito sono riportati alcuni suggerimenti per completare correttamente questa esercitazione.
Configurare le finestre del browser
Per un'esperienza ottimale durante lo svolgimento di questo tutorial, apri il tuo account in una finestra del browser e mantieni aperta questa pagina del tutorial in un'altra finestra del browser, in modo da poter passare facilmente da una finestra all'altra. Prendi in considerazione la possibilità di organizzare le due finestre del browser fianco a fianco per renderle più semplici da seguire.

Attività 1: apertura di un progetto
È necessario un progetto per memorizzare i dati e l'esperimento AutoAI . È possibile utilizzare un progetto esistente o creare un progetto.
Dal menu di navigazione
, seleziona Progetti > Tutti i progetti.
Aprire un progetto esistente. Se si desidera utilizzare un nuovo progetto:
Fare clic su Nuovo progetto.
Selezionare Creare un progetto vuoto.
Inserire un nome e una descrizione opzionale per il progetto.
Fare clic su Crea.
Per ulteriori informazioni, vedere Creazione di un progetto.
Controlla i tuoi progressi
La seguente immagine mostra il nuovo progetto.

Attività 2: Creare un esperimento Decision Optimization
Ora, segui questa procedura per creare l'esperimento Decision Optimization nel progetto:
Dal tuo nuovo progetto, fai clic su Nuova risorsa > Risolvi problemi di ottimizzazione.
Selezionare File locale.
Fai clic su Get sample files per visualizzare il repository di GitHub contenente i file di esempio.
Nel repository DO - Samples , aprire la cartella appropriata per la propria distribuzione Cloud Pak for Data .
Fare clic sul file
HouseConstructionScheduling.zipcontenente i file di esempio di costruzione della casa.Fare clic su Scarica per salvare il file zip sul computer.
Tornare alla pagina Crea un esperimento Decision Optimization e fare clic su Sfoglia.
Selezionare il file
HouseConstructionScheduling.zipdal computer.Fare clic su Apri.
Scegli uno spazio di distribuzione da associare a questo esperimento. Se non si dispone di uno spazio di distribuzione esistente, crearne uno:
Nella sezione Seleziona spazio di distribuzione , fare clic su Nuovo spazio di distribuzione.
Nel campo Nome , immettere
House sampleper fornire un nome per lo spazio di distribuzione.Fare clic su Crea.
Quando lo spazio è pronto e fare clic su Chiudi per tornare alla pagina Crea un esperimento Decision Optimization . Il tuo nuovo spazio di distribuzione è selezionato.
Fare clic su Crea per aprire l'esperimento Decision Optimization .
Controlla i tuoi progressi
La seguente immagine mostra l'esperimento con i file di esempio.

Attività 3: Crea un modello e visualizza un risultato di scenario
Seguire questa procedura per creare un modello e visualizzare il risultato utilizzando Decision Optimization Modeling Assistant.
Nel riquadro sinistro, fare clic su Crea modello per aprire Modeling Assistant. Questo modello è stato creato con Modeling Assistant in modo da poter vedere che gli obiettivi e i vincoli sono in linguaggio naturale, ma è anche possibile formulare il proprio modello in Python, OPL o importare modelli CPLEX e CPO.
Fare clic su Esecuzione per eseguire lo scenario per risolvere il modello e attendere il completamento dell'esecuzione.
Quando il run si completa, i display della vista Esplorare la soluzione . Nella scheda Risultati , fare clic su Asset della soluzione per visualizzare i valori risultanti (migliori) per le variabili decisionali. Queste tabelle di soluzioni vengono visualizzate in ordine alfabetico per impostazione predefinita.
Nel riquadro di sinistra, selezionare Visualizzazione.
Nella scheda Soluzioni , selezionare Gantt per visualizzare lo scenario con la pianificazione ottimale.
Controlla i tuoi progressi
La seguente immagine mostra la pagina Visualizzazione con un grafico Gantt.

Attività 4: Modifica obiettivi e vincoli del modello
Ora, si desidera apportare una modifica alla formulazione del modello per considerare un obiettivo aggiuntivo. Per modificare gli obiettivi e i vincoli del modello, attenersi alla seguente procedura:
Fare clic su Crea modello.
Nel riquadro sinistro, fare clic sul menu Overflow
accanto a Scenario 1 e selezionare Duplica.
Per il nome, immettere
Scenario 2e fare clic su Crea.Per Scenario 2, aggiungere un obiettivo al modello per ottimizzare la qualità del lavoro in base alla competenza di ogni committente.
In Aggiungi al modello, nel campo di ricerca, immettere
overall qualitye premereEnter.Espandi la sezione Obiettivo .
Fare clic su Massimizzare la qualità complessiva di Subcontractor - assegnazioni di attività in base alla tabella dei valori di assegnazione per aggiungirlo come un obiettivo. Questo nuovo obiettivo è ora elencato nella sezione Obiettivi insieme all'obiettivo Minimizza il tempo per completare tutte le Attività .
Per l'obiettivo appena aggiunto, fare clic su tabella dei valori di assegnazionee selezionare Competenza. Viene visualizzato un elenco di parametri Competenza .
Da questo elenco, fare clic su definizione per modificare il campo che definisce competenza appaltante e selezionare Livello di abilità.
Fare clic su Esecuzione per eseguire lo scenario per costruire il modello e attendere il completamento dell'esecuzione.
Tornare alla pagina Esplora soluzione per visualizzare gli Obiettivi e Asset della soluzione.
Nel riquadro di sinistra, selezionare Visualizzazione.
Nella scheda Soluzioni , selezionare Gantt per visualizzare lo scenario con la pianificazione ottimale.
Fare clic su Panoramica nel riquadro di sinistra per confrontare statistiche tra Scenario 1 e Scenario 2.
Controlla i tuoi progressi
La seguente immagine mostra la pagina Visualizzazione con il nuovo grafico Gantt

Attività 5: Distribuzione del modello
Successivamente, attieniti alla seguente procedura per promuovere il modello a uno spazio di distribuzione e creare una distribuzione:
Fare clic sul menu Overflow
accanto allo Scenario 1 e selezionare Salva per distribuzione.
Nel campo Nome modello , immettere
House Constructione fare clic su Avanti.Esaminare le informazioni sul modello e fare clic su Salva.
Dopo che il modello viene salvato correttamente, una barra di notifica visualizza con un link al modello. Fare clic su Vista nel progetto.
Se non si riceve la notifica, fare clic sul nome del progetto nella traccia di navigazione.
Fare clic sulla scheda Asset nel progetto.
Fare clic sul modello Costruzione casa .
Fare clic sull'icona Promuovi allo
spazio di distribuzione.
Per Spazio di destinazione, selezionare Esempio Casa (o il proprio spazio di distribuzione) dall'elenco.
Selezionare l'opzione Vai al modello nello spazio dopo la sua distribuzione.
Fare clic su Promuovi.
Dopo che il modello è stato promosso correttamente, il modello Costruzione casa viene visualizzato nello spazio di distribuzione.
Fare clic su Nuova distribuzione.
Per il nome della distribuzione, immettere
House deployment.Per il Definizione hardware, selezionare 2 CPU e 8 GB di RAM dalla lista.
Fare clic su Crea.
Attendere che lo stato di distribuzione venga modificato in Distribuito.
Controlla i tuoi progressi
La seguente immagine mostra la distribuzione House.

Attività 6: Test un modello
Per eseguire il test del modello con uno scenario, è necessario caricare i file di dati dal computer nello spazio di distribuzione. Segui questi passaggi per testare il modello creando un processo utilizzando i file " CSV " inclusi nel file ZIP di esempio:
Fai clic su House sample (o il tuo spazio di distribuzione) nella traccia di navigazione per tornare allo spazio di distribuzione.
Fare clic sulla scheda Asset .
Nel
HouseConstructionScheduling.zipfile presente sul tuo computer troverai diversi CSV file nella .containers > Scenario 1 cartella.Fai clic sull'icona Carica
risorsa per aprire il pannello Dati.
Trascinare i file
Subcontractor.csv,Activity.csveExpertise.csvnell'area Rilascia file qui o cerca i file da caricare nel pannello Dati .
Fare clic sulla scheda Distribuzioni .
Fare clic su Distribuzione casa.
Ora, per inoltrare un job per calcolare il punteggio del modello, fare clic su Nuovo job.
Per il nome del lavoro, immettere
House construction job.Fare clic su Avanti.
Selezionare i valori predefiniti nella pagina Configura e fare clic su Successivo.
Selezionare i valori predefiniti nella pagina Pianificazione e fare clic su Successivo.
Selezionare i valori predefiniti nella pagina Notifica e fare clic su Successivo.
Nella pagina Scegliere i dati , nella sezione Input , selezionare i corrispondenti asset dati precedentemente caricati nel tuo spazio per ogni ID di input.
Per ID input Subcontractor.csv, fare clic su Seleziona origine dati> Subcontractor.csv > Conferma.
Per Input ID Activity.csv, fare clic su Seleziona origine dati> Activity.csv > Conferma.
Per ID input Expertise.csv, fare clic su Seleziona origine dati> Expertise.csv > Conferma.
Nella sezione Output fornirete il nome per ogni tabella di soluzione da creare.
Per ID output ScheduledActivities.csv, fare clic su Seleziona origine dati> Crea nuovo, immettere
ScheduledActivities.csvper il nome e fare clic su Conferma.Per ID di uscita NotScheduledActivities.csv, fare clic Seleziona origine dati > Crea nuova, tipo
NotScheduledActivities.csvper il nome e fare clic su Confermare.Per ID output stats.csv, fare clic su Seleziona origine dati> Crea nuovo, immettere
stats.csvper il nome e fare clic su Conferma.Per ID output kpis.csv, fare clic su Seleziona origine dati> Crea nuovo, immettere
kpis.csvper il nome e fare clic su Conferma.Per ID output solution.json, fare clic su Seleziona origine dati> Crea nuovo, immettere
solution.jsonper il nome e fare clic su Conferma.Per ID output log.txt, fare clic su Seleziona origine dati> Crea nuovo, immettere
log.txtper il nome e fare clic su Conferma.
Rivedere le informazioni sulla pagina Scegliere i dati , quindi fare clic su Successivo.
Esaminare le informazioni nella pagina Revisione e creazione , quindi fare clic su Crea ed esegui.
Dalla pagina del modello Distribuzione della casa , fare clic sul lavoro creato denominato Lavoro di costruzione della casa per visualizzarne lo stato.
Una volta completata l'esecuzione del lavoro, fare clic su House sample (o il proprio spazio di distribuzione) per tornare allo spazio di distribuzione.
Nella scheda Asset, verranno visualizzati i file di output:
ScheduledActivities.csv
NotScheduledactivities.csv
stats.csv
kpis.csv
solution.json
log.txt
Per ciascuno di questi asset, fare clic sull'icona Scarica e quindi visualizzare ciascuno di questi file.
Controlla i tuoi progressi
La seguente immagine mostra il lavoro batch completato.

Passi successivi
Ora è possibile utilizzare questo dataset per ulteriori analisi. Ad esempio, voi o altri utenti potete fare qualsiasi di questi compiti: