W jaki sposób solvery optymalizacyjne mogą przyczynić się do podejmowania lepszych decyzji?

Solvery optymalizacyjne ułatwiają podejmowanie decyzji dotyczących planowania i przydzielania rzadkich zasobów, a także tworzenia dotyczących ich harmonogramów. Narzędzia te mają wbudowane algorytmy, które służą do rozwiązywania modeli programowania matematycznego, programowania z ograniczeniami i planowania na podstawie ograniczeń.

Solvery, takie jak IBM CPLEX® Optimizer, znajdują odpowiedzi na problemy w dziedzinach programowania liniowego, mieszanego programowania całkowitoliczbowego, programowania kwadratowego i programowania kwadratowego z ograniczeniami.

W wypadku skomplikowanych problemów z planowaniem harmonogramów IBM oferuje solvery zaprojektowane specjalnie pod kątem modeli planowania z ograniczeniami. Problemy kombinatoryczne, dotyczące na przykład konfiguracji lub pakowania, można natomiast rozwiązać za pomocą utworzonych przez siebie modeli programowania z ograniczeniami. Solvery możesz wypróbować bezpłatnie.

Typy solverów optymalizacyjnych

Solvery do programowania liniowego

Są to solvery matematyczne, które ułatwiają podejmowanie decyzji wtedy, gdy między funkcją celu a ograniczeniami występują relacje liniowe, dzięki czemu wszystkie zmienne decyzyjne mogą przyjmować wartości ciągłe.

Solvery do mieszanego programowania całkowitoliczbowego

Solvery do mieszanego programowania całkowitoliczbowego sprawdzają się wtedy, gdy decyzje wymagają również wyborów dyskretnych. Niektóre zmienne decyzyjne mogą przyjmować tylko wartości całkowite, a niektóre mogą przyjmować wartości ciągłe. Solverów do mieszanego programowania całkowitoliczbowego należy używać, jeśli decyzje wymagają wyborów o wartościach ciągłych i dyskretnych.

Solvery do programowania kwadratowego

Solvery do programowania kwadratowego są stosowane wtedy, gdy funkcja celu ma składniki kwadratowe. Składniki kwadratowa mogą być wypukłe lub wklęsłe. Solvery do mieszanego programowania kwadratowego i całkowitoliczbowego są używane wtedy, gdy zmienne decyzyjne mogą mieć wartości ciągłe albo całkowite.

Solvery do programowania kwadratowego z ograniczeniami

Solvery, takie jak CPLEX, można stosować również w wypadku ograniczeń w postaci wypukłej funkcji kwadratowej. Problemy te mogą być również formułowane jako programy ze stożkami drugiego rzędu (SOCP — second-order cone programs), w tym formuły ze stożkami obróconymi. Solvery do mieszanego programowania kwadratowego i całkowitoliczbowego z ograniczeniami są używane wtedy, gdy zmienne decyzyjne mogą mieć wartości ciągłe albo całkowite.

Solvery do programowania z ograniczeniami

Znajduj optymalne rozwiązania dla problemów kombinatorycznych, w których zmienne decyzyjne mają wartości całkowite, a także dla problemów związanych ze szczegółowym ustalaniem kolejności i tworzeniem harmonogramów. Ograniczenia mogą być liniowe lub nieliniowe. Zmienne decyzyjne w wypadku ustalania kolejności i tworzenia harmonogramów dotyczą zasobów reprezentowanych przez funkcję kumulacyjną i działań reprezentowanych przez zmienne interwałowe.

Zasoby

Programowanie liniowe

Dowiedz się więcej o technikach programowania liniowego.

Programowanie z ograniczeniami

Rozwiązuj złożone problemy z tworzeniem harmonogramów i kombinatoryczne problemy optymalizacyjne.

Analizy preskryptywne

Wykorzystaj oprogramowanie do optymalizacji, by udostępnić użytkownikom funkcje preskryptywne, które będą rekomendować im najlepsze rozwiązania w wypadku skomplikowanych decyzji.

Rodzina produktów do optymalizacji decyzji

Pozbądź się problemów z planowaniem i tworzeniem harmonogramów, korzystając z narzędzi do modelowania i solverów, które pozwolą Ci na podejmowanie lepszych decyzji biznesowych.

Skontaktuj się z ekspertem

Umów się na indywidualną rozmowę

Uzyskaj odpowiedzi, których potrzebujesz, od dostępnego eksperta IBM.