제약조건 프로그래밍 기법을 사용하여 세부 스케줄링 문제와 조합 최적화 문제에 대한 솔루션 계산
IBM® ILOG® CP Optimizer는 실제 운영 계획 및 스케줄링 문제를 해결하기 위한 최적화 전문가의 툴 박스를 보완하는 필수적이고 중요한 툴입니다. ILOG CP Optimizer에는 이러한 문제에서 항상 찾을 수 있는 부수적인 제약조건을 처리하는 강력한 최적화 기능이 포함되어 있습니다. 잡샵(job-shop), 오픈샵(open-shop) 및 플로우샵(flow-shop)과 같은 순수 학문적 문제의 경우, ILOG CP Optimizer는 최첨단 전문 알고리즘이 찾은 솔루션과 비슷한 수준의 솔루션을 찾아냅니다.
특정 조합 최적화 문제는 기존의 수학적 프로그래밍 방법으로는 쉽게 선형화하여 해결할 수 없습니다. ILOG CP Optimizer는 이러한 문제를 처리하기 위해 대량의 산술 및 논리적 제약조건을 제공할 뿐만 아니라 모델링 및 실행 개발 프로세스의 모든 이점을 조합 최적화에 적용하는 강력한 최적화 기능을 제공합니다.
CP Optimizer의 블랙박스 표현식에 대해 알아보기
- 간격(활동의 경우) 및 누적 함수(리소스의 경우)와 같이 스케줄링에 특화된 모델링 기능을 사용합니다.
- 초기 및 태만 비용, 기간 비용, 미실행 비용을 최적화하여 비즈니스 목표를 지원합니다.
- 일정 및 작업 종속성의 작업 분류 구조와 여러 생산 모드를 모델링합니다.
- 유한한 용량의 리소스와 저장소를 모델링합니다.
- 설정 시간을 모델링하여 배치에 가장 적합한 크기를 정의하는 일정을 계산합니다.
- 시설 위치, 라우팅, 구성과 같은 비즈니스 문제에 대해 'all-different', 'pack', 'lexicographic', 'count', 'distribute'와 같은 특수 제약조건을 사용합니다.
- 논리적 제약조건은 물론 'modulo', 'integer division', 'minimum', 'maximum' 또는 표현식을 비롯한 광범위한 산술 연산식으로 모델링하여 의사결정 변수에 따라 값 배열을 색인화합니다.
- 개별 의사 결정 변수(부울 또는 정수)로 모델링합니다.
프로덕션 문제와 스케줄링 사용 사례 등 제약조건 프로그래밍의 응용 분야를 살펴보세요.
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잡샵(job shop) 스케줄링 문제에 대한 CP Optimizer 성능 비교에 대해 알아보세요.
강력한 의사 결정 최적화 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화 모델을 구축하고 문제를 해결하여 사용자가 취해야 할 최선의 조치를 파악합니다.
모든 클라우드와 온프레미스에서 AI 모델을 구축하고 실행할 수 있는 멀티클라우드 데이터 및 AI 플랫폼인 IBM Cloud Pak® for Data 내에서 최적화와 머신 러닝 기술을 결합할 수 있습니다.
이 플랫폼을 사용하여 개발 플랫폼과 GUI를 구축하고, 데이터 분석 및 시각화, 시나리오 관리, 협업 계획 및 가정(what-if) 분석을 지원할 수 있습니다.
클라우드의 최적화 소프트웨어를 사용하여 계획 및 일정, 공급망, 자산 관리 문제에 대한 최적의 솔루션을 빠르게 찾을 수 있습니다.