Résolvez les modèles d'optimisation à l'aide de solveurs de programmation mathématique, de programmation par contraintes et de solveurs de planification par contraintes, afin de recommander le meilleur plan d'action.
Les solveurs d'optimisation contribuent à améliorer la prise de décision en matière de planification, d'allocation et de programmation des ressources rares. Ils intègrent des algorithmes puissants qui peuvent résoudre des modèles de programmation mathématique, des programmes par contraintes et des modèles de planification par contraintes.
Les solveurs comme IBM CPLEX® Optimizer peuvent trouver des réponses aux problèmes de programmation linéaire, de programmation mixte en nombres entiers, de programmation quadratique et de programmation avec contraintes quadratiques.
Dans le cas de problèmes de planification détaillés, IBM propose des solveurs conçus pour les modèles de planification par contraintes. Dans le cas de problèmes combinatoires tels qu'un problème de configuration ou de conditionnement, vous pouvez créer des modèles de programmation par contraintes pour les résoudre. En outre, vous pouvez essayer gratuitement les solveurs.
Traitez automatiquement vos données et produisez des solutions optimales à vos problèmes métier grâce à une intégration facile.
Saisissez vos problèmes métier complexes et stratégiques à l'aide d'un solveur personnalisable et générez une solution optimale.
Générez automatiquement des solutions aux problèmes du monde réel et prenez des décisions optimales pour les cas d'utilisation opérationnels, tactiques, stratégiques et de planification.
Découvrez comment la Banque de France utilise IBM z/OS avec le solveur CPLEX Optimizer pour résoudre des problèmes d'optimisation mathématique.
