제약 프로그래밍 기법을 사용하여 세부 스케줄링 문제와 조합 최적화 문제에 대한 솔루션을 계산합니다.
IBM ILOG CP Optimizer 는 실제 운영 계획 및 일정 문제를 해결하기 위한 최적화 전문가의 도구 상자를 보완하는 필수적이고 중요한 기능입니다. ILOG CP Optimizer 에는 이러한 문제에서 항상 발견되는 측면 제약을 처리하는 강력한 옵티마이저가 포함되어 있습니다. 잡샵, 오픈샵, 플로우샵과 같은 순수 학술 문제의 경우 최첨단 전문 알고리즘이 찾은 솔루션과 비슷한 수준의 솔루션을 찾아냅니다.
특정 조합 최적화 문제는 기존의 수학 프로그래밍 방법으로는 쉽게 선형화하여 해결할 수 없습니다. 이러한 문제를 처리하기 위해 ILOG CP Optimizer 에서는 대규모의 산술 및 논리적 제약 조건과 모델 앤 런 개발 프로세스의 모든 이점을 조합 최적화에 적용하는 강력한 최적화 도구를 제공합니다.
- 간격(활동의 경우) 및 누적 함수(리소스의 경우)와 같이 스케줄링에 특화된 모델링 기능을 사용하세요.
- 조퇴 및 지각 비용, 기간 비용, 미실행 비용을 최적화하여 비즈니스 목표를 지원하세요.
- 일정 및 작업 종속성의 작업 분류 구조와 여러 프로덕션 모드를 모델링하세요.
- 유한한 용량의 리소스와 저장소를 모델링합니다.
- 설정 시간을 모델링하여 배치에 가장 적합한 크기를 정의하는 일정을 계산합니다.
- 시설 위치, 라우팅 및 구성과 같은 비즈니스 문제에 대해 모두 다른, 팩, 사전, 카운트 및 배포와 같은 특수 제약 조건을 사용합니다.
- 모듈로, 정수 나누기, 최소, 최대 또는 결정 변수에 의해 값 배열의 색인을 생성하는 표현식을 포함한 모든 산술 표현식뿐만 아니라 논리적 제약 조건이 있는 모델을 만들 수 있습니다.
- 불연속형 의사 결정 변수(부울 또는 정수)가 있는 모델입니다.
생산 문제 및 스케줄링 사용 사례를 포함한 제약 조건 프로그래밍의 적용 사례를 살펴보세요.
최적화 문제를 해결하는 엔드투엔드 여정을 경험하세요.
비즈니스 문제를 수학적으로 표현하여 효과적인 분석 의사 결정 지원 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
작업장 예약 문제에 대한 CP 옵티마이저 성능 비교에 대해 알아보세요.
강력한 Decision Optimization 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화 모델을 구축하고 해결하여 사용자가 취해야 할 최상의 조치를 식별합니다.
멀티클라우드 데이터 및 플랫폼인 에서 최적화 및 머신러닝 기술을 결합하여 IBM Cloud Pak for Data 모든 클라우드 및 온프레미스에서 모델을 구축 AI 및 실행할 수 있습니다.AI
이 플랫폼을 사용하여 개발 플랫폼과 GUI를 구축하고 데이터 분석 및 시각화, 시나리오 관리, 협업 계획 및 가정 분석을 지원하세요.