Translation not up to date
V této dokumentaci je uvedeno několik příkladů jako výukové programy. Můžete také použít mnoho dalších příkladů, které jsou uvedeny v části Decision Optimization GitHuba v části Ukázky.
Rychlé odkazy:
Decision Optimization GitHub DO-ukázky
Viz Decision Optimization GitHub , kde naleznete úložiště ukázek pro použití s produktem IBM watsonx.ai. Ukázky produktu Decision Optimization uživatelské rozhraní experimentu viz následující oddíl Decision Optimization uživatelské rozhraní experimentu ukázky. Toto úložiště také obsahuje ukázky zápisníku Jupyter , které lze importovat do produktu watsonx.ai. Viz Jupyter zápisníky.
Příklad Java
Viz příklad modelu Java uvedený v příručce Decision Optimization Java™ worker boilerplate v Java worker GitHub.
Příklady popsané v této dokumentaci
V následující tabulce jsou uvedeny příklady modelů, které jsou popsány v této dokumentaci a které ukazují, jak používat produkt Decision Optimization.
| Příklady | Naučte se, jak ... |
Podrobnosti najdete v tématu |
|
|---|---|---|---|
Vytvořte modely plánování pomocí Modeling Assistant. |
Příklad stavby domu |
|
|
Vytvořte optimalizační modely Python pomocí konzoly Decision Optimization uživatelské rozhraní experimentu. |
Příklad diety |
|
|
Příklad s více scénáři |
|
||
Vytvořte nebo importujte DOcplex Python notebooky. |
Příklady Decision Optimization zápisník |
|
Decision Optimization experiment ukázky (Modeling Assistant, Python, OPL)
Podrobný průvodce sestavením, řešením a implementací modelu Decision Optimization pomocí uživatelského rozhraní viz Výukový program Stručný úvod s videem.
Následující tabulka uvádí seznam ukázek Decision Optimization , které jsou poskytovány v produktu DO-samples v produktu Decision Optimization GitHub. Všechna tato aktiva používají produkt Decision Optimization experiment UI a obsahují data.
Chcete-li spustit modely, musíte přidružit instanci Watson Machine Learning ke svému Projektu a přidružit prostor nasazení ke svému Decision Optimization experimentu. Musíte mít také roli Editor nebo Administrátor v prostoru implementace.
- Stáhněte a extrahujte všechny DO ukázky do počítače. Můžete si také stáhnout pouze jednu ukázku, ale v tomto případě ji neextrahujte.
- Otevřete svůj projekt nebo vytvořte prázdný projekt.
- Na kartě Spravovat vašeho projektu vyberte sekci Služby a integrace a klepněte na volbu Přidružit službu. Poté vyberte existující instanci služby Machine Learning (nebo vytvořte novou) a klepněte na volbu Přidružit. Když je služba přidružena, zobrazí se zpráva o úspěchu a vy pak můžete zavřít okno Přidružit službu .
- Vyberte kartu Aktiva .
- Vyberte volbu Nová úloha > Řešení problémů s optimalizací v sekci Práce s modely .
- Klepněte na volbu Lokální soubor v okně Řešení problémů s optimalizací , které se otevře.
- Přejděte do složky Model_Builder ve stažených DO-samples. Vyberte příslušnou podsložku produktu a verze. Vyberte ukázkový soubor .zip a klepněte na tlačítko Otevřít. Případně přetáhněte ukázku do okna.
- Pokud jste ke svému projektu dosud nepřidružili službu Machine Learning , musíte nejprve vybrat volbu Přidat službu Machine Learning , abyste ji vybrali nebo vytvořili před výběrem prostoru implementace pro experiment.
- Klepněte na volbu Nový prostor implementace, zadejte název a klepněte na volbu Vytvořit (nebo vyberte existující prostor z rozevírací nabídky).
- Klepněte na volbu Vytvořit.
Vytvoří se model Decision Optimization se stejným názvem jako ukázka.
| Modely pro Decision Optimization | Typ problému | Typ modelu |
|---|---|---|
| BridgeScheduling | Plánování | Modeling Assistant |
| Dieta | Míchání | Python |
| DietLP | Míchání | LP (CPLEX) |
| EnvironmentAnd-rozšíření | Použití prostředí s příponou, která obsahuje soubor knihovny a kód YAML. | Python |
| HouseConstructionPlánování | Plánování s přiřazením | Modeling Assistant |
| IntermediateSolutions | Umožnění průběžných řešení pro modely CPLEX a CPO | Python |
| MarketingCampaignPřiřazení | Přiřazení prostředků (scénáře 1-4) Výběr a přidělení (Scénář 4-Výběr) |
Modeling Assistant |
| Více souborů | Použití modelu s více soubory. | Python a LP |
| PastaProduction | Produkce | OPL |
| PortfolioAllocation | Výběr & přidělení | Modeling Assistant |
| Nastavení PythonEngine | Geometrické puzzle s vlastní nastavení motoru | Python |
| ShiftAssignment | Přiřazení prostředků s vlastními rozhodnutími a vlastním omezením | Modeling Assistant |
| StaffPlanning | Plánování více scénářů (pro použití s CopyAndSolveScenarios.ipynb) |
Python |
| SupplyDemandPlánování | Plánování nabídky a poptávky | Modeling Assistant |
| TalentCPO | Plánování filmů | CPO (optimalizátor CP) |
Ukázky zápisníku Jupyter
- Stáhněte a extrahujte všechny DO ukázky do počítače. Můžete si také stáhnout pouze jednu ukázku.
- Otevřete svůj projekt nebo vytvořte prázdný projekt.
- Vyberte kartu Aktiva .
- Vyberte Nová úloha > Práce s daty a modely v Python nebo R v sekci Práce s modely .
- V novém okně, které se otevře, vyberte kartu Ze souboru .
- Pojmenujte svůj zápisník, klepněte na ikonu Přetáhnout soubory nebo odeslat a přejděte do zápisníku ve složce jupyter . Vyberte příslušnou podsložku produktu a verze ve stažených ukázkách DO. Pro watsonx vyberte složku Watson Studio Public.
- Klepněte na volbu Vytvořit. Soubor zápisník se přidá do vašeho projektu.
Python notebooky v části Ukázky
Decision Optimization Python notebooky jsou k dispozici v části Ukázky. Chcete-li tyto zápisníky použít v existujícím projektu, otevřete zápisník v okně Ukázky, klepněte na volbu Přidat do projektu, vyberte projekt a klepněte na volbu Vytvořit.