IBM ILOG® CPLEX® Optimization Studio

複雑な最適化モデルを構築して解決し、可能な限り最善のアクションを特定します。

表示されているコードについて会議で話し合う従業員の画像
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データサイエンスでビジネスの意思決定を変革

IBM ILOG CPLEX Optimization Studioは、数理計画と制約プログラミングを利用した意思決定最適化モデルの迅速な開発と実装を可能にする、処方的分析ソリューションです。この意思決定最適化テクノロジーにより、次のことが可能になります。

  • ビジネス上の意思決定を最適化する
  • 最適化モデルを迅速に開発して導入する
  • ビジネス成果を大幅に改善する実用的なアプリケーションを構築する
直感から事実に基づいた意思決定へ

ビジネス上の問題を最適化モデルに変換して、実績のある最適化ソルバーを使用して解決します。

さまざまな最適化問題の解決

CPLEX OptimizerやCP Optimizerなどの強力なソルバーを使用して、数理計画法、制約プログラミング、制約ベースのモデルを解明します。

実装方法の選択

オンプレミス、クラウド、ハイブリッドの実装オプションから選択して、数理計画法および制約プログラミングを使用した処方的分析を適切に提供します。

A friendly cartoon robot wearing a blue hard hat sits at a laptop, waving cheerfully. The background features coding symbols, a paper airplane, and abstract shapes, suggesting a tech or programming theme. The color palette is primarily blue, gray, and white, creating a modern and playful mood. The robot's chest displays a code bracket symbol, reinforcing the software development concept.
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主な機能

データセンターでコンピューターを使用する技術者の画像

CPLEXは、多様な業界における高スループットかつ大規模な最適化に対応するよう設計されています。単体計画(LP)、混合整数計画(MIP)、混合整数二次円錐計画(MIQCP)、二次円錐計画(SOCP)モデルを、シンプレックス法やバリア法といった高度なアルゴリズムと、分枝限定法、カット平面法、事前解法(pre-solve)技術を組み合わせて解くことができます。

カレンダーを見ながらコンピューターで作業している人の画像

離散変数を含む組合せモデルやスケジューリング問題は、CP Optimizerで解決できます。時間制約、整数変数、定義域の削減を活用することで効率的な解を導出可能です。リソース計画、勤務シフト管理、製造最適化、梱包、割り当てなど、業界を問わず複雑な組合せ課題に適しています。

タブレットを手にホログラフィック回路図データを見ている人の画像

OPL(最適化プログラミング言語)を使うことで、集合、配列、タプル、線形・非線形制約をネイティブにサポートする宣言型言語で複雑な最適化問題をモデル化できます。また、スケジューリング特有の構造であるインターバル(アクティビティー)や累積関数(Cumul関数、リソース管理)もサポートしており、汎用プログラミング言語に比べてモデリングプロセスを簡略化できます。

デスクトップ・コンピューターで共同作業している3人の画像

統合開発環境(IDE)には、制約認識型エディター、プロジェクトマネージャー、ソリューション・ビジュアライザーが搭載されています。OPLベースの開発において、モデルのデバッグ、プロファイリング、ローカルまたはIBM Cloud上での実行を行う際に、完全な制御と透明性を確保できます。スクリプトはJavaScriptで記述可能です。

データセンターでコンピューターを使用する技術者の画像

CPLEXは、多様な業界における高スループットかつ大規模な最適化に対応するよう設計されています。単体計画(LP)、混合整数計画(MIP)、混合整数二次円錐計画(MIQCP)、二次円錐計画(SOCP)モデルを、シンプレックス法やバリア法といった高度なアルゴリズムと、分枝限定法、カット平面法、事前解法(pre-solve)技術を組み合わせて解くことができます。

カレンダーを見ながらコンピューターで作業している人の画像

離散変数を含む組合せモデルやスケジューリング問題は、CP Optimizerで解決できます。時間制約、整数変数、定義域の削減を活用することで効率的な解を導出可能です。リソース計画、勤務シフト管理、製造最適化、梱包、割り当てなど、業界を問わず複雑な組合せ課題に適しています。

タブレットを手にホログラフィック回路図データを見ている人の画像

OPL(最適化プログラミング言語)を使うことで、集合、配列、タプル、線形・非線形制約をネイティブにサポートする宣言型言語で複雑な最適化問題をモデル化できます。また、スケジューリング特有の構造であるインターバル(アクティビティー)や累積関数(Cumul関数、リソース管理)もサポートしており、汎用プログラミング言語に比べてモデリングプロセスを簡略化できます。

デスクトップ・コンピューターで共同作業している3人の画像

統合開発環境(IDE)には、制約認識型エディター、プロジェクトマネージャー、ソリューション・ビジュアライザーが搭載されています。OPLベースの開発において、モデルのデバッグ、プロファイリング、ローカルまたはIBM Cloud上での実行を行う際に、完全な制御と透明性を確保できます。スクリプトはJavaScriptで記述可能です。

次のステップ

複雑な最適化モデルの問題を解決する準備はできていますか。

脚注

** 本オファーはIBM.comでの購入時のみ適用され、他のプロモーションとの併用はできません。表示されている価格は参考値で、国または地域によって異なる場合があり、適用される税金や関税は含まれておらず、地域で提供される製品の在庫状況によって異なります。サブスクリプション料金は初年度の終了時点で、その時点の価格で更新されます。更新はプロモーションの対象外です。

** 支払い方法や国または地域別の購入資格の詳細については、こちらのページをご覧ください