Utilisez les techniques de programmation par contraintes afin de calculer des solutions pour des problèmes de planification détaillés et d’optimisation combinatoire
IBM ILOG CP Optimizer est un complément nécessaire et important à la boîte à outils des spécialistes de l’optimisation pour résoudre des problèmes réels dans la planification des opérations et des délais. ILOG CP Optimizer contient un optimiseur robuste qui gère les contraintes latérales qui se trouvent invariablement dans de tels défis. Les problèmes purement académiques tels que la production unitaire, l’exploitation ouverte et la production en continu trouvent des solutions comparables à celles des algorithmes spécialisés de pointe.
Certains problèmes d’optimisation combinatoire ne peuvent pas être facilement linéarisés et résolus avec les méthodes traditionnelles de programmation mathématique. Pour traiter ces problèmes, ILOG CP Optimizer propose un large ensemble de contraintes arithmétiques et logiques, ainsi qu’un optimiseur robuste qui apporte à l’optimisation combinatoire tous les avantages d’un processus de développement par modélisation et exécution.
- Utilisez des fonctionnalités de modélisation spécialisées dans la planification comme les intervalles (pour les activités) et les fonctions cumulatives (pour les ressources).
- Soutenez les objectifs métier en optimisant les coûts d’exécution prématurée et tardive, les coûts liés à la durée d’exécution et les coûts de non-exécution.
- Modélisez la structure de répartition du travail du calendrier et les dépendances des tâches, ainsi que les différents modes de production.
- Modélisez les ressources et les réservoirs à capacité limitée.
- Modélisez les temps de préparation pour calculer des plans qui déterminent les meilleures tailles possibles pour les lots.
- Utilisez des contraintes spécialisées (toutes différentes, de conditionnement, lexicographique, de comptage et de distribution, entre autres) pour les problèmes métier tels que la configuration, le routage et l’emplacement des installations.
- Créez des modèles avec des conditions logiques ainsi que toute une série d’expressions arithmétiques telles que modulo, division d’un nombre entier, minimum, maximum ou une expression qui indexe une plage de valeurs par une variable de décision.
- Modèle avec variables de décision discrètes (booléennes ou entières).
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