機械学習による決定の最適化
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に、最適化の専門家のツールボックスに必要かつ重要なものです。CPLEX CP Optimizerには、こうした課題において常にあ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、純粋に学術的な問題（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
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。
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
統合環境に最適化モデルを構築して実装し、機械学習と最適化手法を組み合わせることでビジネス成果につなげます。
IBM Decision Optimization Center
このプラットフォームで開発プラットフォームと GUIを構築し、データ分析、視覚化、シナリオ管理、コラボレーションによる計画策定、What-if分析をサポートします。
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。
参考情報
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による革新的なソリューションを構築します。
最適化モデル
ビジネス上の問題を数学的に表現して、効果的な意思決定支援アプリケーションを作成します。
お客様ご相談窓口
「自社の要件に適したソリューションは」「類似ソリューションとの違いは」といったご要望にもお応えします。お気軽にお問い合わせください。