복잡한 최적화 모델을 구축하고 문제를 해결하여 실행 가능한 최선의 조치를 파악합니다.
데이터 과학으로 비즈니스 의사 결정 혁신
IBM® ILOG CPLEX Optimization Studio는 수학적 프로그래밍 및 제약 조건 프로그래밍을 사용하여 Decision Optimization 모델을 신속하게 개발 및 배포할 수 있는 처방적 분석 솔루션입니다. 이 Decision Optimization 기술을 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 비즈니스 의사 결정 최적화
- 최적화 모델을 신속하게 개발 및 배포
- 비즈니스 성과를 크게 개선할 수 있는 실제 적용 사례 생성
비즈니스 문제를 최적화 모델로 전환하여 검증된 최적화 솔버를 사용해 문제를 해결합니다.
CPLEX Optimizer 및 CP Optimizer와 같은 강력한 솔버를 사용하여 수학적 프로그래밍, 제약 조건 프로그래밍 및 제약 조건 기반 모델을 살펴볼 수 있습니다.
온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 배포 옵션 중에 선택하여 수학적 프로그래밍 및 제약조건 프로그래밍을 통해 처방 분석을 성공적으로 수행할 수 있습니다.
주요 기능
CPLEX는 다양한 산업 분야에서 높은 처리량과 대규모 최적화를 위해 설계되었습니다. 단순 및 배리어 방법과 같은 고급 알고리즘과 분기 및 결합, 절단면, 사전 해결 기법을 결합하여 LP, MIP, MIQCP 및 SOCP 모델을 해결할 수 있습니다.
CP Optimizer를 사용하여 이산 변수가 있는 조합 모델을 풀고 스케줄링 문제를 해결합니다. 시간적 제약, 정수 변수, 도메인 축소를 활용하여 효율적인 솔루션을 제공합니다. 리소스 계획, 인력 스케줄링, 제조 최적화, 포장, 할당 및 산업 전반에 걸친 기타 복잡한 조합 과제 해결에 적합합니다.
집합, 배열, 튜플 및 선형 및 비선형 제약 조건을 기본적으로 지원하는 선언적 언어인 OPL(최적화 프로그래밍 언어)을 사용하여 복잡한 최적화 문제를 모델링합니다. 또한 간격(활동) 및 Cumul 함수(리소스)와 같은 스케줄링별 구조를 지원합니다. 이는 범용 프로그래밍 언어에 비해 모델링 프로세스를 간소화합니다.
통합 개발 환경(IDE)에는 제약 조건 인식 편집기, 프로젝트 관리자 및 솔루션 시각화 툴이 있습니다. OPL 기반 개발을 위한 완벽한 제어와 투명성을 바탕으로 로컬 또는 IBM Cloud에서 모델을 디버깅, 프로파일링 및 실행합니다. 스크립팅은 JavaScript를 통해 지원됩니다.
CPLEX는 다양한 산업 분야에서 높은 처리량과 대규모 최적화를 위해 설계되었습니다. 단순 및 배리어 방법과 같은 고급 알고리즘과 분기 및 결합, 절단면, 사전 해결 기법을 결합하여 LP, MIP, MIQCP 및 SOCP 모델을 해결할 수 있습니다.
CP Optimizer를 사용하여 이산 변수가 있는 조합 모델을 풀고 스케줄링 문제를 해결합니다. 시간적 제약, 정수 변수, 도메인 축소를 활용하여 효율적인 솔루션을 제공합니다. 리소스 계획, 인력 스케줄링, 제조 최적화, 포장, 할당 및 산업 전반에 걸친 기타 복잡한 조합 과제 해결에 적합합니다.
집합, 배열, 튜플 및 선형 및 비선형 제약 조건을 기본적으로 지원하는 선언적 언어인 OPL(최적화 프로그래밍 언어)을 사용하여 복잡한 최적화 문제를 모델링합니다. 또한 간격(활동) 및 Cumul 함수(리소스)와 같은 스케줄링별 구조를 지원합니다. 이는 범용 프로그래밍 언어에 비해 모델링 프로세스를 간소화합니다.
통합 개발 환경(IDE)에는 제약 조건 인식 편집기, 프로젝트 관리자 및 솔루션 시각화 툴이 있습니다. OPL 기반 개발을 위한 완벽한 제어와 투명성을 바탕으로 로컬 또는 IBM Cloud에서 모델을 디버깅, 프로파일링 및 실행합니다. 스크립팅은 JavaScript를 통해 지원됩니다.
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CPLEX Optimization Studio는 매우 민첩하며 모든 시나리오에 대한 해답을 제공합니다. 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원하여 미래에 대비하게 해줍니다. ”