최적화 해결기로 보다 나은 의사 결정을 어떻게 내릴 수 있을까요?

최적화 해결기는 희소 리소스의 계획, 할당 및 스케줄링과 관련된 의사결정을 개선하도록 도와줍니다. 여기에는 수학적 프로그래밍 모델, 제한조건 프로그래밍 및 제한조건 기반 스케줄링 모델을 해결할 수 있는 강력한 알고리즘이 내장되어 있습니다.

IBM CPLEX® Optimizer 등의 해결기는 선형 프로그래밍, 혼합 정수 프로그래밍, 2차 프로그래밍 및 2차적으로 제한된 프로그래밍 문제점에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다.

상세한 스케줄링 문제의 경우, IBM은 제한조건 기반 스케줄링 모델에 맞게 설계된 해결기를 제공합니다. 구성 또는 팩킹 문제와 같은 조합 문제의 경우, 사용자는 이를 해결하기 위한 제한조건 프로그래밍 모델을 작성할 수 있습니다. 또한 무료로 해결기를 사용해 볼 수도 있습니다.

최적화 해결기의 유형

선형 프로그래밍 해결기

이러한 수학적 해결기는 목표 함수와 제한조건에 선형 관계가 있으며 모든 의사결정 변수가 결과에서 연속 값을 취할 수 있는 의사결정을 위한 해결기입니다.

혼합 정수 프로그래밍 해결기

의사결정에 이산 선택 모형이 포함되는 경우 정수 프로그래밍 해결기를 사용할 수 있습니다. 의사결정 변수는 정수 값만 취할 수 있으며 일부 의사결정 변수는 결과에서 연속 값을 취할 수 있습니다. 연속적 및 이산 선택 모형이 있는 의사결정의 경우에는 혼합 정수 프로그래밍 해결기를 사용하세요.

2차 프로그래밍 해결기

2차 프로그래밍 해결기는 목표 함수에 2차 항이 있는 경우에 사용됩니다. 2차 항은 콘벡스 또는 비-콘벡스일 수 있습니다. 의사결정 변수가 연속 또는 정수일 수 있는 경우에는 혼합 정수 2차 프로그래밍 해결기(MIQP)가 사용됩니다.

2차 제한된 프로그래밍 해결기

CPLEX 등의 해결기는 콘벡스 2차 제한조건의 문제점도 해결할 수 있습니다. 또한 이러한 문제점은 회전된 콘의 공식을 포함하여 SOCP(Second-Order Cone Program)로 공식화가 가능합니다. 의사결정 변수가 연속 또는 정수일 수 있는 경우에는 혼합 정수 2차 제한된 프로그래밍 해결기가 사용됩니다.

제한조건 프로그래밍 해결기

정수 의사결정 변수의 조합 문제점은 물론 세부 시퀀스 및 스케줄링 문제점에 대한 최적의 솔루션을 제공합니다. 제한조건은 선형 또는 비선형일 수 있습니다. 시퀀스 및 스케줄링의 의사결정 변수는 누적 함수로 표시되는 리소스와 간격 변수로 표시되는 활동에 대한 변수입니다.

리소스

선형 프로그래밍

선형 프로그래밍 기술에 대해 알아봅니다.

제한조건 프로그래밍

상세 스케줄링 문제점과 조합 최적화 문제점을 해결합니다.

처방 분석

복잡한 의사결정에 대해 최상의 행동 계획을 제안할 수 있도록 처방 기능을 제공할 수 있는 최적화 소프트웨어를 활용합니다.

의사결정 최적화 제품군

보다 나은 의사결정을 결정을 내리기 위한 모델링 툴과 해결기를 사용하여 계획 및 스케줄링 문제를 해결합니다.

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