最適化ソルバーで意思決定を改善するには

最適化ソルバーは、限られたリソースのプランニング、割り当て、スケジューリングに関する意思決定を改善します。最適化ソルバーには、数理計画法モデル、制約プログラミングモデル、制約ベースのスケジューリング・モデルを解決できる強力なアルゴリズムが搭載されています。

IBM CPLEX® Optimizerのようなソルバーは、線形計画法、混合整数計画法、2次計画法、2次制約プログラミングの問題に対する答えを見つけることができます。

詳細なスケジューリングに関する問題を解決するために、IBMは制約ベースのスケジューリング・モデル用に設計されたソルバーを提供します。構成や実装密度などの組み合わせに関する問題について、制約プログラミングモデルを開発することで問題を解決できます。しかも、ソルバーは無料で試すことができます。

最適化ソルバーの種類

線形計画法ソルバー

これらの数理ソルバーは、目的関数と制約が線形関係を持ち、すべての意思決定変数が結果の中で連続値を取ることができる意思決定をサポートします。

混合整数計画法ソルバー

意思決定に個別の選択肢が含まれる場合は、整数計画法ソルバーを使用できます。意思決定変数は整数値のみを取ることができ、一部の意思決定変数は結果の中で連続値を取ることができます。連続値と個別の値の選択肢を決定するには混合整数計画法ソルバーを使用します。

2次計画法ソルバー

目的関数に2次項が含まれる場合は、2次計画法ソルバーを使用します。2次項は凸項のこともあれば非凸項であることもあります。意思決定変数が連続値または整数値である場合、混合整数2次計画法ソルバー(MIQP)を使用します。

2次制約プログラミングソルバー

CPLEXのようなソルバーは、凸2次制約に基づいて問題を解決することもできます。 このような問題は、回転錐の公式を含む2次錐計画問題(SOCP)としても公式化できます。意思決定変数が連続値または整数値の場合、混合整数2次制約プログラミングソルバーを使用します。

制約プログラミングソルバー

整数の意思決定変数を使用した組み合わせに関する問題と詳細な優先順位付けおよびスケジューリングに関する問題の最適なソリューションを発見できます。制約は線形制約の場合もあれば非線形制約の場合もあります。優先順位付けおよびスケジューリングに関する意思決定変数は、cumul関数として表されるリソースと間隔変数として表されるアクティビティーに関するものです。

参考情報

線形計画法

線形計画法の詳細はこちら

制約プログラミング

詳細なスケジューリングに関する問題と組み合わせの最適化に関する問題を解決します。

処方的分析

最適化ソフトウェアを活用すると、複雑な意思決定のための最適なアクション・プランを推奨する処方的な機能を提供できます。

Decision Optimization製品ファミリー

モデリング・ツールとソルバーを使用してビジネス上の意思決定を改善することで、プランニングとスケジューリングに関する問題を解決します。

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