Optimice las decisiones de machine learning

Descubra cómo las técnicas de optimización y machine learning pueden combinarse para mejorar los resultados de negocios.

Resuelva problemas de planificación detallados utilizando CP Optimizer

IBM ILOG® CP Optimizer es un complemento necesario e importante de la caja de herramientas de los especialistas de optimización para resolver problemas reales de planificación y planificación operativa. CP Optimizer contiene un optimizador robusto que maneja las restricciones laterales que se encuentran invariablemente en dichos desafíos. Para problemas académicos puros (por ejemplo, job-shop, open-shop y flow-shop), encuentra soluciones que son comparables a las soluciones encontradas por algoritmos especializados de tecnología de punta.

Ciertos problemas de optimización combinatoria no pueden ser fácilmente linearizados ni resueltos con los métodos tradicionales de programación matemática. Para manejar estos problemas, ILOG CP Optimizer proporciona un amplio conjunto de restricciones aritméticas y lógicas, así como un robusto optimizador que aporta todos los beneficios de un proceso de desarrollo de modelo y ejecución a la optimización combinatoria.

Funciones

Problemas detallados de planificación

  • Utilice características de modelado especializadas para planificar intervalos probables (para actividades) y funciones de cumul (para recursos)
  • Apoye los objetivos comerciales mediante la optimización de los costos de anticipación y retraso, costos de duración y costos de no ejecución
  • Modele la estructura de desglose del trabajo de las dependencias de horarios y tareas, así como los múltiples modos de producción
  • Modele los recursos y las reservas de capacidad finita
  • Modele los tiempos de configuración para calcular las planificaciones que definen los mejores tamaños posibles para los lotes

Problemas de optimización combinatoria

  • Utilice restricciones especializadas tales como todo diferente, paquete, lexicografía, conteo y distribución para problemas comerciales, como la ubicación de las instalaciones, el enrutamiento y la configuración.
  • Modelo con restricciones lógicas, así como un rango completo de expresiones aritméticas, incluyendo módulo, división entera, mínimo, máximo o una expresión que indexa una matriz de valores por una variable de decisión
  • Modelo con variables de decisión discretas (booleanas o enteras)

Productos

ILOG CPLEX Optimization Studio

Construya y solucione complejos modelos de optimización para identificar las mejores acciones posibles que sus usuarios deberían tomar mediante el uso de poderosos algoritmos de optimización de decisiones.

Decision Optimization for Watson Studio

Construya e implemente modelos de optimización en un entorno unificado e impulse los resultados empresariales mediante la combinación de técnicas de machine learning y optimización.

IBM Decision Optimization Center

Utilice esta plataforma para crear una plataforma de desarrollo y una GUI, y dar soporte al análisis y la visualización de datos, gestión de escenarios, planificación de colaboración y análisis de situaciones hipotéticas.

IBM Decision Optimization on Cloud

Utilice el software de optimización en la nube para encontrar rápidamente soluciones óptimas para sus desafíos de planificación y programación, cadena de suministro y gestión de activos.

Recursos

Tutorial

Conozca las principales funcionalidades de ILOG CPLEX Optimization Studio.

Visita guiada del producto: ILOG CPLEX Optimization Studio

Participe en todo el trayecto de resolución de un problema de optimización.

Decision Optimization for Watson Studio

Aproveche la capacidad de la analítica prescriptiva y cree soluciones innovadoras combinando la optimización de decisiones y el machine learning.

Tecnología de programación restrictiva

La tecnología de programación restrictiva se utiliza para encontrar soluciones a problemas de planificación y optimización combinatoria.

Modelo de optimización

Represente los problemas de negocio matemáticamente para crear aplicaciones analíticas de soporte a las decisiones efectivas.

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