優化的規劃求解如何產生更充分的決策?

優化的規劃求解有助於改善稀有資源的規劃、配置與排程決策制定。它們內嵌強大的演算法,可求解數學規劃模型、約束規劃及約束型排程模型。

類似 IBM CPLEX® Optimizer 的規劃求解可以找出線性規劃、混合整數規劃、二次規劃及二次約束規劃問題的解答。

若是詳細排程問題,IBM 可提供專為約束型排程模型而設計的規劃求解。若為組合問題(例如配置或包裝問題),您可以建置約束規劃模型來求解。而且你可以免費試用規劃求解。

優化規劃求解的類型

線性規劃求解

這些數學規劃求解專門用於:目標函數與約束具有線性關係且所有決策變數可在結果中採用連續值的決策。

混合整數規劃求解

當決策涉及離散選項時,可以使用整數規劃求解。決策變數只能採用整數值,且部分決策變數可在結果中採用連續值。對於含有連續和離散選項的決策,將會使用混合整數規劃求解。

二次規劃求解

當目標函數含有二次項時,將會使用二次規劃求解。二次項可以是凸性或非凸性。當決策變數可以是連續或整數時,將會使用混合整數二次規劃求解 (MIQP)。

二次約束規劃求解

像 CPLEX 之類的規劃求解也可以求解凸性二次約束問題。這些問題也可以構成二階錐規劃 (SOCP),包括含有旋轉圓錐的公式。當決策變數可以是連續或整數時,將會使用混合整數二次約束規劃求解。

約束規劃求解

找出整數決策變數的組合問題最佳求解,以及詳細的排序和排程問題。約束可以是線性或非線性。排序和排程中的決策變數是以累積函數表示的資源,以及以間隔變數表示的活動。

資源

線性規劃

瞭解線性規劃技術。

約束規劃

求解詳細的排程問題和組合優化問題。

規範分析

利用可提供指導功能的優化軟體,為複雜的決策提供最佳行動方案。

Decision Optimization 產品系列

求解規劃和排程問題,使用建模工具和規劃求解來制定更充分的商業決策。

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