Trechos de código para criar modelos
Para os modelos Python DOcplex ou OPL, você pode selecionar trechos de código para ajudá-lo a criar um modelo. O uso de snippets de código pode tornar a criação de modelos mais rápida, pois você pode adicionar e editar códigos sem precisar inserir todas as linhas de código do zero.
Na visualização Construir modelo, clique no ícone de snippets de código 
para abrir o painel de snippets de código. Em seguida, você pode optar por visualizar e adicionar diferentes trechos de código ao seu modelo. Os tipos de trechos de código disponíveis dependem da linguagem de modelagem ( Python DOcplex ou OPL) e do tipo de modelo (programação matemática ou modelos de programação com restrições) que você está usando. Para modelos de programação matemática, o otimizador é o IBM CPLEX e, para programação com restrições, é o CP Optimizer.
Você pode visualizar o trecho de código e inseri-lo no modelo onde quer que o cursor esteja, ou copiá-lo e colá-lo em um local específico do modelo.
Esqueleto do modelo
O snippet de código do esqueleto do modelo fornece uma estrutura de modelo para que você possa começar rapidamente. Ao abrir um esqueleto de modelo, você deve selecionar o otimizador apropriado para o seu tipo de modelo. Outras opções estão disponíveis, dependendo de sua linguagem de modelagem.
Python modelos
O trecho de código dos Quadros de dados usa automaticamente os nomes de tabela corretos encontrados nas tabelas da visualização de dados Prepare para definir entradas. Um quadro de dados de saída vazio também é fornecido para que você defina sua saída para a visualização da solução Explore.
Você pode usar o trecho de código do ouvinte de progresso para criar um ouvinte para monitorar o progresso da solução, capturar soluções intermediárias e interromper a solução com base em seus próprios critérios. Esse trecho de código também fornece o código necessário para criar tabelas de soluções de saída na exibição de soluções do Explore.
Modelos OPL
O snippet de código Input tuples usa automaticamente os nomes de tabela e os tipos de dados corretos encontrados nas tabelas de visualização de dados do Prepare, para que você possa definir a entrada do modelo com mais rapidez e facilidade. Você também pode definir o prefixo do nome da tupla que deseja usar em suas definições de dados.
Saiba Mais
- Para obter um tutorial sobre a criação de modelos Python DOcplex, consulte Resolução e análise de um modelo Decision Optimization : o problema da dieta.
- Para obter mais informações sobre modelos OPL, consulte Decision Optimization Modelos OPL.