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Decision Optimization Modeling Assistant モデルのPythonで高度なカスタム制約を作成する
最終更新: 2024年11月21日
この Decision Optimization Modeling Assistant の例は、 Pythonを使用する拡張カスタム制約を作成する方法を示しています。
始める前に
- 要件
- Decision Optimization モデルを編集して実行するには、以下の前提条件が必要です。
- 管理者 または 編集者 の役割
- プロジェクト内で 管理者 または 編集者 の役割を持っている必要があります。 共有プロジェクトのビューアーは、エクスペリメントのみを表示できますが、それらを変更したり実行したりすることはできません。
- watsonx.aiランタイムサービス
- プロジェクトに関連付けられたwatsonx.aiRuntimeサービスが必要です。 Decision Optimization エクスペリメントを作成するときに、テストを追加できます。
- デプロイメント・スペース
- Decision Optimization エクスペリメントに関連付けられたデプロイメント・スペースが必要です。 Decision Optimization エクスペリメントを作成するときに、デプロイメント・スペースを選択できます。
Decision Optimization Modeling Assistantの Decision Optimization モデルを開きます。 この例では、 DO-samplesにある
サンプルを使用し、 Shift
Assignment
シナリオを使用します。 この同じサンプルの AssignmentWithOnCallDuties
シナリオは、このカスタム制約が既に追加されている完成したモデルを示しています。AssignmentWithCustomRule
このタスクについて
Modeling Assistant は、カスタマイズ可能な問題領域に対する多くの制約提案を提供します。 ただし、特定の領域に対して事前定義されている制約を超えて制約を表現することもできます。 これを実現するには、 Python DOcplexを使用する、より高度なカスタム制約を使用します。 この例は、これらを作成する方法を示しています。
このビデオは、この資料の概念とタスクを学習するための視覚的な方法を提供します。 Decision Optimization エクスペリメント にサンプルをロードした後、ビデオに従うことができます。
ビデオの特記事項: このビデオのいくつかのマイナー・ステップとグラフィカル・ステップは、ご使用のプラットフォームとは異なる場合があります。 ユーザー・インターフェースも頻繁に改善されます。
Python を使用したカスタム制約について詳しくは、 IBM Data Science コミュニティー・ページにあるこの Decision Optimization ブログ を参照してください。
手順
新しい拡張カスタム制約を作成するには、以下のようにします。
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