Translation not up to date
Bu belgede bazı örnekler öğretici programlar olarak sunulmuştur. Decision Optimization GitHubiçinde ve Gallery' de sağlanan diğer birçok örneği de kullanabilirsiniz.
Hızlı bağlantılar:
Decision Optimization GitHub DO örnekleri
IBM Cloud Pak for Data as a Serviceile kullanım için örnek havuzu için Decision Optimization GitHub başlıklı konuya bakın. Decision Optimization deney kullanıcı arabirimi örnekleri için şu bölüme bakın: Decision Optimization deney kullanıcı arabirimi örnekleri. Bu havuz, Cloud Pak for Dataiçine aktarılabilen Jupyter not defteri örneklerini de içerir. Bkz. Jupyter not defterleri.
Java örneği
Java worker GitHubiçindeki Decision Optimization Java™ worker ortak sayfasında sağlanan Java modeli örneğine bakın.
Bu belgede açıklanan örnekler
Aşağıdaki tablo, bu belgede açıklanan örnek modelleri listeler ve Decision Optimizationürününü nasıl kullanacağınızı gösterir.
Örnekler | Nasıl yapılacağını öğren ... |
Bkz. |
|
---|---|---|---|
Modeling Assistant' nı kullanarak zamanlama modelleri oluşturun. |
House Construction örneği |
|
|
Decision Optimization deneme kullanıcı arabiriminikullanarak Python optimizasyon modelleri oluşturun. |
Diyet örneği |
|
|
Birden çok senaryo örneği |
|
||
DOcplex Python not defterlerinioluşturun ya da içe aktarın. |
Decision Optimization not defteri örnekleri |
|
Decision Optimization deneme örnekleri (Modeling Assistant, Python, OPL)
Bir Decision Optimization modelini oluşturmak, çözmek ve devreye almak için kullanıcı arabirimini kullanarak Quick start tutorial with videobaşlıklı konuya bakın.
Aşağıdaki tabloda, Decision Optimization GitHubiçindeki DO-samples içinde sağlanan Decision Optimization örnekleri listelenmektedir. Tüm bu varlıklar Decision Optimization deneme kullanıcı arabirimini kullanır ve veri içerir.
Modelleri çalıştırmak için bir Watson Machine Learning eşgörünümünü Projenizle ilişkilendirmeli ve bir devreye alma alanını Decision Optimization denemeile ilişkilendirmelisiniz. Konuşlandırma alanında Düzenleyici ya da Yönetici rolünüz de olmalıdır.
- Tüm DO-samples öğelerini bilgisayarınıza yükleyin ve çıkarın. Yalnızca bir örneği karşıdan yükleyebilirsiniz, ancak bu durumda örneği çıkarmayın.
- Projenizi açın ya da boş bir proje yaratın.
- Projenizin Yönet sekmesinde Hizmetler ve bütünleştirmeler bölümünü seçin ve Hizmeti ilişkilendir' i tıklatın. Daha sonra var olan bir Machine Learning hizmet eşgörünümünü seçin (ya da yeni bir tane oluşturun) ve İlişkilendir' i tıklatın. Hizmet ilişkilendirildiğinde bir başarı iletisi görüntülenir ve Hizmeti ilişkilendir penceresini kapatabilirsiniz.
- Varlıklar sekmesini seçin.
- Grafik Oluşturucular bölümünde Yeni varlık > Decision Optimization seçeneklerini belirleyin.
- Bir Decision Optimization deneyi penceresinde açılan Yerel dosya öğesini tıklatın.
- Karşıdan yüklenen DO-samplesiçindeki Model_Builder klasörüne göz atın. İlgili ürün ve sürüm alt klasörünü seçin. Örnek .zip dosyanızı seçin ve Aç' ı tıklatın. Diğer bir seçenek olarak, örneği pencereye sürükleyin.
- Bir Machine Learning hizmetini projenizle henüz ilişkilendirmediyseniz, denemeniziçin bir konuşlandırma alanı seçmeden önce Bir Machine Learning hizmeti ekle seçeneğini belirlemeniz gerekir.
- Yeni konuşlandırma alanı'nı tıklatın, bir ad girin ve Yarat ' ı tıklatın (ya da açılan menüden var olan bir alanı seçin).
- Oluştur'u tıklatın.
Örnekle aynı adla bir Decision Optimization modeli oluşturulur.
Decision Optimization için modeller | Sorun tipi | Model tipi |
---|---|---|
BridgeScheduling | Zamanlama | Modeling Assistant |
Diyet | Harmanlama | Python |
DietLP | Harmanlama | LP (CPLEX) |
EnvironmentAndUzantısı | Kitaplık dosyası ve YAML kodu içeren uzantılı bir ortam kullanma. | Python |
HouseConstructionZamanlama | Atama ile zamanlama | Modeling Assistant |
IntermediateSolutions | CPLEX ve CPO modelleri için ara çözümlerin etkinleştirilmesi | Python |
MarketingCampaignAtaması | Kaynak Ataması (Senaryolar 1-4) Seçim ve Ayırma (Senaryo 4-Seçim) |
Modeling Assistant |
Çoklu Dosyalar | Birden çok dosya içeren bir model kullanma. | Python ve LP |
PastaProduction | Üretim | OPL |
PortfolioAllocation | Seçim ve Ayırma | Modeling Assistant |
PythonEngineAyarları | Özelleştirilmiş motor ayarlarıyla geometrik bulmaca | Python |
ShiftAssignment | Özel kararlar ve özel kısıtlama içeren Kaynak Ataması | Modeling Assistant |
StaffPlanning | Çoklu Senaryo Planlaması ( CopyAndSolveScenarios.ipynbile kullanılacak) |
Python |
SupplyDemandPlanlama | Tedarik ve Talep Planlaması | Modeling Assistant |
TalentCPO | Film çizelgeleme | CPO (CP Optimizer) |
Jupyter notebook örnekleri
- Tüm DO-samples öğelerini bilgisayarınıza yükleyin ve çıkarın. Yalnızca bir örnek de yükleyebilirsiniz.
- Projenizi açın ya da boş bir proje yaratın.
- Varlıklar sekmesini seçin.
- Kod düzenleyicileri bölümünde Yeni varlık > Jupyter not defteri düzenleyicisi seçeneğini belirleyin.
- Açılan yeni pencerede Dosyadan sekmesini seçin.
- not defteriniziadlandırın, Dosyaları sürükleyip bırakın ya da karşıya yükleyin simgesini tıklatın ve ' i jupyter klasöründeki not defterine göz atın. Karşıdan yüklenen DO-samplesiçinde ilgili ürün ve sürüm alt klasörünü seçin.
- Oluşturdüğmesini tıklatın. Not defteri projenize eklenir.
Python dizüstü bilgisayarlar ( Galeri )
Decision Optimization Python not defterlerini Gallery' den edinebilirsiniz. Var olan bir projede bu not defterlerini kullanmak için, Galeriiçinde bir not defteri açın, Projeye ekleseçeneğini tıklatın, Projenizi seçin ve Oluşturseçeneğini tıklatın.