機械学習の決定の最適化

IBM Decision Optimization for Watson® Studioが信頼性の高いビジネス上の意思決定にどのように役立つかを説明します。

CPLEX CP Optimizerを使用した詳細なスケジューリングの問題の解決

IBM ILOG® CPLEX® CP Optimizerは、実際の運用計画策定とスケジューリングの問題を解決するための最適化の専門家のツールボックスを補完するために必要かつ重要です。CPLEX CP Optimizerには、こうした課題において常に検出される、副次的な制約を処理する、堅固な最適化プログラムが組み込まれています。また、純粋な学術的な問題(ジョブショップ、オープンショップ、フローショップなど)については、最先端の特化されたアルゴリズムによって検出されるものと同等の解を検出します。

一部の組み合わせ最適化の問題は、従来の数理計画法では簡単に線形化し解決することができません。ILOG CPLEX CP Optimizerはこれらの問題を処理するために、組み合わせ最適化に「モデル化して実行」する開発プロセスのすべての利点をもたらす堅固な最適化プログラムと、多数の算術計算と論理的制約のセットを提供します。

機能

Detailed scheduling problems

詳細なスケジューリングの問題

  • 時間間隔(アクティビティー用)や累積関数(リソース用)など、スケジューリングに特化したモデリング機能を使用します。
  • スケジュールに対して早くなったり遅くなったりすることによるコスト、期間コスト、実行以外によるコストを最適化することで、ビジネス目標の達成を支援します。
  • 複数の実働モード同様、スケジュールとタスクの依存関係のWBS(Work Breakdown Structure)をモデル化します。
  • 有限の容量リソースと蓄積をモデル化します。
  • バッチに最適なサイズを定義するスケジュールを計算するために、セットアップ時間をモデル化します。
Combinatorial optimization problems

組み合わせ最適化の問題

  • 施設の場所、ルート選択、構成などのビジネス上の問題のために、すべて異なる、パック、辞書式順序、カウント、分散などの特殊な制約を使用します。
  • 論理制約と全範囲の算術式を使用してモデル化します。ここにはモジュロ、整数除算、最小、最大または数式が含まれ、決定変数によって値の配列に索引が付けられます。
  • 離散決定変数(ブール値または整数)を使用してモデル化します。

製品

ILOG CPLEX Optimization Studio

複雑な最適化モデルを構築して解決し、強力な意思決定最適化アルゴリズムを使用して、ユーザーが取るべき最善のアクションを特定します。

Decision Optimization for Watson Studio

機械学習と最適化手法を組み合わせることで、統合環境に最適化モデルを構築して導入し、ビジネス成果を推進します。

IBM Decision Optimization Center

Decision Optimization Centerは、最適化モデルとグラフィカル・ユーザー・インターフェースを構築するための開発環境を含み、データ分析と可視化、シナリオ管理、コラボレーションによる計画策定、およびwhat-if分析をサポートするプラットフォームです。

IBM Decision Optimization on Cloud

クラウドで最適化ソフトウェアを使用して、計画策定、スケジューリング、サプライ・チェーン、および資産管理の課題の最適解を素早く見つけることができます。

おすすめ資料

チュートリアル

ILOG CPLEX Optimization Studioの主な機能をご覧ください。

製品ツアー:ILOG CPLEX Optimization Studio

最適化問題を解決する過程をすべて体験できます。

Decision Optimization for Watson Studio

意思決定の最適化と機械学習を組み合わせることで、アクション提示型分析を活用して、革新的なソリューションを構築します。

制約プログラミング・テクノロジー

制約プログラミング・テクノロジーは、スケジューリングと組み合わせ最適化の問題の解を見つけるために使用されます。

最適化モデル

ビジネス上の問題を数学的に表現して、効果的な分析意思決定支援アプリケーションを作成します。

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