Decision Optimization 의 샘플 모델 및 노트북
이 문서에는 몇 가지 예제가 학습서로 제공됩니다. Decision Optimization GitHub 및 리소스 허브에서 제공되는 다른 많은 예제도 사용할 수 있습니다.
빠른 링크:
Decision Optimization GitHub DO 샘플
IBM watsonx.ai와 함께 사용할 샘플의 저장소는 Decision Optimization GitHub 를 참조하십시오. Decision Optimization 실험 UI 샘플의 경우, Decision Optimization 실험 UI 샘플절을 참조하십시오. 이 저장소에는 watsonx.ai로 가져올 수 있는 Jupyter 노트북 샘플도 포함되어 있습니다. Jupyter 노트북을 참조하십시오.
Java 예
Java 작업자 GitHub의 Decision Optimization Java™ 작업자 표준 유형에 제공된 Java 모델 예제를 참조하십시오.
이 문서에 설명된 예제
다음 표에는 이 문서에 설명되어 있고 Decision Optimization사용 방법을 보여주는 예제 모델이 나열되어 있습니다.
| 예 | 다음 작업에 대한 정보 ... |
참조 |
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|---|---|---|---|
Modeling Assistant를 사용하여 스케줄링 모델을 작성하십시오. |
주택 건축 예 |
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Decision Optimization 실험 UI를 사용하여 Python 최적화 모델을 작성하십시오. |
다이어트 예 |
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다중 시나리오 예제 |
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DOcplex Python 노트북을 작성하거나 가져오십시오. |
Decision Optimization 노트북 예제 |
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Decision Optimization 실험 샘플 (Python, OPL, Modeling Assistant)
사용자 인터페이스를 사용하여 Decision Optimization 모델을 빌드, 해결 및 배치하는 단계별 안내서는 비디오를 사용한 빠른 시작 학습서를 참조하십시오.
다음 표에는 Decision Optimization GitHub의 DO-samples 에서 제공되는 Decision Optimization 샘플이 나열되어 있습니다. 이러한 모든 자산은 Decision Optimization 실험 UI 를 사용하며 데이터를 포함합니다.
모델을 실행하려면 watsonx.ai 런타임 인스턴스를 프로젝트에 연결하고 배포 공간을 Decision Optimization 실험에 연결해야 합니다. 또한 편집자 또는 관리자 배치 영역의 역할도 있어야 합니다.
- 모든 DO-samples 를 컴퓨터에 다운로드하여 추출하십시오. 하나의 샘플만 다운로드할 수도 있지만 이 경우에는 추출하지 마십시오.
- 프로젝트를 열거나 빈 프로젝트를 작성하십시오.
- 프로젝트의 관리 탭에서 서비스 및 통합 섹션을 선택하고 서비스 연계를 클릭하십시오. 그런 다음 기존 Machine Learning 서비스 인스턴스를 선택하십시오 (또는 새로 작성). 연관을 클릭하십시오. 서비스가 연관되면 성공 메시지가 표시되고 서비스 연관 창을 닫을 수 있습니다.
- 자산 탭을 선택하십시오.
- 모델에 대한 작업 섹션에서 새 자산 > 최적화 문제점 해결 을 선택하십시오.
- 열린 최적화 문제점 해결 창에서 로컬 파일 을 클릭하십시오.
- 다운로드한 DO-samples에서 Model_Builder 폴더를 찾아보십시오. 관련 제품 및 버전 하위 폴더를 선택하십시오. 샘플 .zip 파일을 선택하고 열기를 클릭하십시오. 또는 샘플을 창으로 끌어오십시오.
- 프로젝트에 아직 watsonx.ai 런타임 서비스를 연결하지 않은 경우, 실험을 위한 배포 공간을 선택하기 전에 먼저 Machine Learning 서비스 추가를 선택하여 서비스를 선택하거나 만들어야 합니다.
- 새 배치 영역을 클릭하고 이름을 입력한 후 작성 을 클릭하십시오 (또는 드롭 다운 메뉴에서 기존 영역 선택).
- 작성을 클릭하십시오.
Decision Optimization 모델은 샘플과 동일한 이름으로 작성됩니다.
| Decision Optimization 모델는 수니다. | 문제점 유형 | 모델 유형 |
|---|---|---|
| BridgeScheduling | 일정 관리 | Modeling Assistant |
| 다이어트 | 혼합 | Python |
| DietLP | 혼합 | LP(CPLEX) |
| EnvironmentAndExtension | 라이브러리 파일 및 YAML 코드가 포함된 확장자가 있는 환경 사용. | Python |
| HouseConstructionScheduling | 지정이 포함된 스케줄링 | Modeling Assistant |
| IntermediateSolutions | CPLEX및 CPO 모델에 대한 중간 솔루션 사용 | Python |
| MarketingCampaignAssignment | 리소스 지정(시나리오 1 - 4) 선택 및 할당(시나리오 4 - 선택) |
Modeling Assistant |
| Multifile | 복수의 파일이 포함된 모델 사용 | Python 및 LP |
| PastaProduction | 프로덕션 | OPL은 |
| PortfolioAllocation | 선택 및 할당 | Modeling Assistant |
| PythonEngineSettings | 사용자 정의된 엔진 설정이 있는 기하학적 퍼즐 | Python |
| ShiftAssignment | 사용자 정의 의사결정 및 사용자 정의 제한조건이 있는 자원 지정 | Modeling Assistant |
| StaffPlanning | 다중 시나리오 계획 (CopyAndSolveScenarios.ipynb과(와) 함께 사용됨) |
Python |
| SupplyDemandPlanning | 수요 및 공급 계획 | Modeling Assistant |
| TalentCPO | 영화 스케줄링 | CPO(CP Optimizer) |
Jupyter 노트북 샘플
- 모든 DO-samples 를 컴퓨터에 다운로드하여 추출하십시오. 하나의 샘플만 다운로드할 수도 있습니다.
- 프로젝트를 열거나 빈 프로젝트를 작성하십시오.
- 자산 탭을 선택하십시오.
- 모델에 대한 작업 섹션에서 새 자산 > Python 또는 R 노트북에서 데이터 및 모델에 대한 작업 을 선택하십시오.
- 열린 새 창에서 파일에서 탭을 선택하십시오.
- 노트북의 이름을 지정하고 다운로드한 DO 샘플의 jupyter 폴더에 있는 노트북 에 대해 파일 끌어서 놓기 또는 업로드 및 찾아보기 을 클릭하십시오. 관련 제품 및 버전 하위 폴더를 선택하십시오.
- 작성을 클릭하십시오. 노트북 이 프로젝트에 추가됩니다.
자원 허브 의 Python 노트북
Decision Optimization Python 노트북 은 자원 허브에서 사용 가능합니다. 기존 프로젝트에서 이러한 노트북 을 사용하려면 자원 허브에서 노트북 을 열고 프로젝트에 추가를 클릭한 후 프로젝트를 선택하고 작성을 클릭하십시오.