在 Decision Optimization Modeling Assistant 中使用 Python 创建高级定制约束

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在 Decision Optimization Modeling Assistant 模型中使用 Python 创建高级自定义约束条件

Last updated: 2024年11月21日

在 Decision Optimization Modeling Assistant 中使用 Python 创建高级定制约束

此 Decision Optimization Modeling Assistant 示例显示如何创建使用 Python的高级定制约束。

准备工作

要求

要编辑和运行 Decision Optimization 模型，必须满足以下先决条件:

管理员或编辑者角色: 您必须在项目中具有管理员或编辑者角色。共享项目的查看者只能看到实验，但无法修改或运行实验

watsonx.ai运行时服务: 您必须有一个与项目相关联的watsonx.aiRuntime服务。您可以在创建 Decision Optimization 试验时添加一个。

部署空间: 您必须具有与 Decision Optimization 试验相关联的部署空间。您可以在创建 Decision Optimization 试验时选择部署空间。

在 Decision Optimization Modeling Assistant中打开任何 Decision Optimization 模型。此示例使用 DO-samples中提供的 Shift Assignment 样本，并使用 AssignmentWithOnCallDuties 方案。此样本中的 AssignmentWithCustomRule 方案显示已添加此定制约束的已完成模型。

关于本任务

Modeling Assistant 为您的问题域提供了许多可定制的约束建议。但是，您可能想要表达针对给定域预定义的约束之外的约束。您可以通过使用使用 Python DOcplex的更高级定制约束来实现此目的。此示例说明如何创建这些实例。

此视频提供了一种直观方法来了解本文档中的概念和任务。在 Decision Optimization 试验中装入示例后，可以关注视频。

视频免责声明: 此视频中的一些次要步骤和图形步骤可能与您的平台不同。用户界面也经常得到改进。

请参阅此 Decision Optimization 博客中的更多信息，了解在 IBM Data Science 社区页面上找到的使用 Python 的定制约束。

过程

要创建新的高级定制约束:

在打开的 Modeling Assistant 模型的构建模型视图中，查看建议窗格。单击搜索字段旁边的全部显示图标。然后，将按类别列出所有建议。展开其他部分以找到新建定制约束，然后单击该约束以将其添加到模型中。或者，如果未显示所有建议和类别，那么可以在搜索字段中输入 custom 以查找相同的建议，然后单击该建议以将其添加到模型中。
这样会将新的定制约束添加到模型中。
单击输入约束。将 [方括号] 用于数据，概念，变量或参数，并输入要指定的约束。例如，输入 No [employees] has [onCallDuties] for more than [2] consecutive days 并按 Enter 键。
将显示该规范以及缺省参数 (parameter1, parameter2, parameter3) ，供您定制。这些参数将传递到实现此定制规则的 Python 函数。
编辑规范中的缺省参数以提供更有意义的名称。例如，将参数更改为 employees, on_call_duties，然后 limit 并单击 Enter 键。
单击函数名并输入函数的名称。例如，输入 limitConsecutiveAssignments 并单击 Enter 键。
将添加函数名，并显示编辑 Python 按钮。
单击编辑 Python 按钮。
此时将打开一个新窗口，其中显示可以编辑以实现定制规则的 Python 代码。您可以在代码中看到定制参数，如下所示:
请注意，代码是使用您在定制规则中定义的相应数据帧和表列名记录的。未记录此限制，因为这是数字值。
可选: 您可以直接在此窗口中编辑 Python 代码，但在此处使用代码之前，您可能会发现在 Notebook 中编辑和调试代码很有用。在这种情况下，请立即在 " 方案 " 窗格中关闭此窗口，展开三个垂直点，然后为此包含定制规则的方案选择生成 Notebook 。输入此笔记本的名称。
将在可供您编辑和调试的项目资产中创建 Notebook。完成编辑，运行和调试后，可以将定制函数的代码复制回 " Modeling Assistant" 中的 " 编辑 Python " 窗口中。

在 Modeling Assistant 定制规则编辑 Python 窗口中编辑 Python 代码。

例如，您可以在 Python 中定义连续几天的规则，如下所示:

    def limitConsecutiveAssignments(self, mdl, employees, on_call_duties, limit):
        global helper_add_labeled_cplex_constraint, helper_get_index_names_for_type, helper_get_column_name_for_property
        print('Adding constraints for the custom rule')
        for employee, duties in employees.associated(on_call_duties):
            duties_day_idx = duties.join(Day)  # Retrieve Day index from Day label
            for d in Day['index']:
                end = d + limit + 1  # One must enforce that there are no occurence of (limit + 1) working consecutive days
                duties_in_win = duties_day_idx[((duties_day_idx['index'] >= d) & (duties_day_idx['index'] <= end)) | (duties_day_idx['index'] <= end - 7)]
                mdl.add_constraint(mdl.sum(duties_in_win.onCallDutyVar) <= limit)

单击运行按钮以使用定制约束运行模型。
运行完成后，您可以在 Explore 解决方案 视图中查看结果。