IBM CPLEX Optimizer의 비즈니스 유용성

정확하고 논리적인 의사결정을 생성할 수 있는 IBM® CPLEX® Optimizer의 강력한 알고리즘을 사용하여 비즈니스 문제를 수학적으로 모델링하고 이를 해결합니다. CPLEX Optimizer의 수학 프로그래밍 기술을 사용하여 효율성 개선, 비용 절감, 생산성 향상에 대한 의사결정을 최적화할 수 있습니다.

CPLEX Optimizer에는 선형 프로그래밍, 혼합 정수 프로그래밍, 2차 방정식 프로그래밍, 2차 방정식으로 제한된 프로그래밍 문제에 사용할 수 있는 유연한 고성능 수학 프로그래밍 해결기가 포함되어 있습니다. 이러한 해결기에는 혼합 정수 프로그래밍을 위한 분산된 병렬 알고리즘이 포함되어 있어 여러 컴퓨터를 활용하여 어려운 문제를 해결합니다.

CPLEX Optimizer를 사용하여 계획, 리소스 할당 문제점에 대한 최상의 솔루션을 찾음으로써 보다 나은 의사결정을 내립니다.

CPLEX Optimizer의 이점

강력한 알고리즘

대규모의 실질적인 최적화 문제점을 해결하는 데 필요한 파워, 그리고 오늘날의 대화식 의사결정 최적화 애플리케이션에 필요한 속도를 확보합니다. CPLEX Optimizer는 수백만 개의 제약조건과 변수가 있는 최적화 모델을 처리했습니다.

CPLEX Optimization Studio 인터페이스

ILOG® Concert Technology 및 CPLEX Callable Library 등의 인터페이스를 사용하여 최적화 애플리케이션을 구축하고 배치합니다.

IBM ILOG CPLEX Optimizer 성능 벤치마크

CPLEX 수학 프로그래밍 및 제약조건 프로그래밍 해결기의 성능 개선사항을 확인합니다.

신속한 자동 다시 시작

원래 솔루션 시간보다도 훨씬 짧은 시간에, 선형 프로그램을 수정한 후 이를 다시 해결할 수 있습니다. 혼합 정수 프로그램은 이전 솔루션 풀에서 시작하여 수정 및 해결할 수 있습니다.

제품

IBM ILOG CPLEX Optimization Studio

비즈니스 의사결정을 최적화하고, 최적화 모델을 신속하게 개발 및 구축하며, 가장 적합한 작업 과정을 결정하여 계획 및 스케줄링 결과를 개선합니다.

IBM Decision Optimization Center

최적화 기반의 기업 의사결정 애플리케이션을 빌드, 배치하고 사용합니다.

IBM Decision Optimization for Watson Studio

IBM® Watson Studio의 최적화 기술과 기타 데이터 사이언스 기능을 결합하여 안정적인 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있습니다.

Watson Machine Learning의 IBM Decision Optimization

사용하기 쉬운 셀프 서비스 솔루션을 사용하여 클라우드에 배치된 최적화 엔진을 사용하여 복잡한 최적화 문제를 해결할 수 있습니다.

IBM ILOG CPLEX Optimizer for z/OS

C 및 C++ API와 함께 CPLEX Optimizer를 사용함으로써 MIP/MIQCP 등의 수학적 최적화 문제를 모델링하고 해결합니다.

리소스

CPLEX Fundamentals 튜토리얼

예제로부터 프로젝트를 작성하고 모델을 작성 및 해결하며 결과를 찾아볼 수 있는 방법을 알아봅니다.

제품 둘러보기: CPLEX Optimization Studio

CPLEX optimization Studio의 이 안내식 데모를 살펴보고 모델의 개발과 해결에 필요한 단계를 워크쓰루합니다.

CPLEX의 다중 오브젝트 모델링

CPLEX로 다중 오브젝트 문제점 해결: 계층형, 혼합형 또는 이 둘의 조합입니다.

스케줄링 문제점 해결

강력한 제한조건 프로그래밍 해결기를 사용하여 상세 스케줄링 문제점을 해결하는 방법을 알아봅니다.

고객 사례

기업들이 강력한 최적화 해결기를 활용하여 보다 나은 의사결정을 내리는 방법을 알아봅니다.

통합 개발 환경

CPLEX Studio IDE를 잘 숙지하고 최적화 모델의 개발을 시작합니다.

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IBM 전문가로부터 필요한 답변을 얻을 수 있습니다.