Construindo um modelo em um Decision Optimization experimento

Para construir um modelo do Decision Optimization em um experimento, clique em Construir modelo na barra lateral

É possível criar ou importar um modelo das seguintes maneiras:

  • Modeling Assistant -um modo assistido para formular modelos em língua natural
  • Python (códigoDOcplex )-uma API Python nativa para Decision Optimization
  • OPL (Optimization Programming Language)-uma linguagem de modelagem de programação matemática para Decision Optimization
  • LP (CPLEX)-um formato algébrico para o resolvedor do CPLEX (software usado para resolver Decision Optimization modelos)
  • Código CPO (Constraint Programming Optimizer)-um formato para modelos de programação de restrições para o resolvedor do CP Optimizer
  • Importar modelo para blocos de notas ou arquivos existentes, incluindo arquivos .py, .mod, .mps, .lpe .cpo

Ao abrir o Construir modelo visualizar pela primeira vez, deve-se selecionar um desses modos no assistente de modelo

Se você iniciar a criação de um modelo em um modo e, em seguida, desejar iniciar novamente com outro modo, clique no ícone Substituir Ícone de substituição para retornar ao assistente Modelo. Se você substituir seu modelo, o anterior é excluído.

Se você selecionar um método de código, será possível inserir sua formulação de modelo no editor de texto

Visualização do modelo de construção mostrando o modelo de dieta Python

Este modelo é retirado da amostra Dieta. Usando os dados, o modelo analisa os requisitos de uma alimentação saudável e os recursos disponíveis e prescreve as melhores quantidades de diferentes tipos de alimentos.

Ao editar sua formulação de modelo no Construir modelo visualizar , seu conteúdo é salvo automaticamente e o Último horário salvo é exibido.

Ao concluir a edição de seu modelo, é possível resolvê-lo clicando no botão Executar .

Saiba Mais