Emplee técnicas de programación de restricciones para calcular soluciones para problemas de programación detallada y problemas de optimización combinatoria.
IBM ILOG CP Optimizer es un complemento necesario e importante para la caja de herramientas del especialista en optimización para resolver problemas de planificación y programación operativa del mundo real. ILOG CP Optimizer contiene un optimizador robusto que maneja las restricciones laterales que se encuentran invariablemente en tales desafíos. Para problemas puramente académicos como job-shop, open-shop y flow-shop, encuentra soluciones que son comparables a las soluciones encontradas por algoritmos especializados de última generación.
Ciertos problemas de optimización combinatoria no pueden linealizarse ni resolver fácilmente con los métodos tradicionales de programación matemática. Para manejar estos problemas, proporciona un gran conjunto de restricciones aritméticas y lógicas ILOG CP Optimizer , así como un optimizador robusto que aporta todos los beneficios de un proceso de desarrollo de modelado y ejecución a la optimización combinatoria.
- Emplee características de modelado especializadas en la programación como intervalos (para actividades) y funciones de acumulación (para Recursos).
- Apoyar los objetivos de negocio optimizando los costos de puntualidad y tardanza, los costos de duración y los costos de no ejecución.
- Modelar la estructura de desglose del trabajo del cronograma y las dependencias de las tareas, así como múltiples modos de producción.
- Modelar la capacidad finita de recursos y yacimientos.
- Configurar los tiempos del modelo para calcular los cronogramas que definen los mejores tamaños posibles para los lotes.
- Emplee restricciones especializadas, como todo diferente, paquete, lexicográfico, recuento y distribución para problemas empresariales como la ubicación, el enrutamiento y la configuración de Facilidad.
- Modelo con restricciones lógicas así como una gama completa de expresiones aritméticas, incluyendo módulo, división de enteros, mínimo, máximo o una expresión, que indexa una matriz de valores mediante una variable de decisión.
- Modelo con variables de decisión discretas (booleanas o enteras).
Explorar la aplicación de la programación de restricciones, incluyendo el problema de producción y la programación caso de uso.
Experimenta el viaje de extremo a extremo para resolver un problema de optimización.
Representar matemáticamente los problemas de negocio para crear una aplicación analítica eficaz de apoyo a la toma de decisiones.
Obtenga información sobre la comparación de rendimiento de CP Optimizer para un problema de programación de talleres.
Cree y resuelva modelos de optimización complejos para identificar las mejores acciones posibles que deben realizar los usuarios mediante el uso de poderosos algoritmos Decision Optimization .
Combine técnicas de optimización y machine learning dentro de IBM Cloud Pak for Data, una plataforma de datos e IA multinube que le permite crear y ejecutar modelos de IA en cualquier cloud y on premises.
Emplee esta plataforma para crear una plataforma de desarrollo y una GUI, y respaldar el análisis y la visualización de datos, la gestión de escenarios, la planeación colaborativa y el análisis hipotético.