문제점

주택 건축 프로젝트를 위한 활동 및 하도급자를 계획하고 스케줄해야 합니다. 스케줄은 특정 날짜에 시작되어야 합니다. 모든 활동(석조 공사, 목조 공사, 배관 작업 등)이 스케줄되어야 하며 반드시 준수해야 하는 지정된 활동 순서가 존재합니다(예: 지붕이 완성되기 전에는 창문을 배치할 수 없음). 각각의 하도급자는 다양한 기술 레벨을 통해 몇 가지 필수 활동을 수행할 수 있습니다. 스케줄에서는 모든 활동이 스케줄되어 있는지 확인하여 건축 프로젝트에 대한 최선의(가장 빠른) 종료 시간을 판별하고 각각의 활동에 지정할 하도급자를 결정해야 합니다. 또한 이 프로젝트에 대해 하도급자의 기술 레벨을 최적화할 방법을 파악해야 할 수도 있습니다.

사용자 데이터

다음 스프레드시트에 표시된 것과 같이 이 프로젝트에 대한 데이터가 존재합니다. 각각의 활동에 대해 완료해야 하는 기간, 선행되어야 하는 활동과 해당 활동을 수행할 능력 및 자격이 있는 가능한 하도급자가 존재합니다.

설명을 위해 10개의 활동 및 3명의 하도급자가 표시되어 있습니다. Decision Optimization 을 사용하면 데이터를 쉽게 변경하고 더 큰 데이터 세트로 동일한 문제점을 해결할 수 있습니다.

각각의 활동에 대해 각각의 하도급자가 해당 활동에 대해 보유한 전문 지식의 레벨과 관련된 데이터도 존재합니다. 숫자가 높을 수록 해당 하도급자가 더 많은 전문 지식을 보유하고 있습니다. 하도급자의 기술 레벨이 0인 경우 이 하도급자를 해당 태스크에 지정해서는 안됩니다. 다음 표에는 이 스프레드시트의 일부가 표시되어 있습니다.

또한 이 프로젝트에 사용 가능한 하도급자의 이름(Joe, Jack 등)이 포함된 표도 존재합니다.

이 예제를 위한 데이터 파일 가져오기

이 예에서 사용된 데이터 파일은 DO 샘플에서 사용 가능합니다. 일반적으로 파일이 이미 프로젝트에 데이터 자산으로 저장되어 있거나 시스템에 로컬로 저장되어 있습니다. 그러나 설명을 위해 모델을 직접 빌드할 수 있도록 이 예제에서는 먼저 데이터 파일을 시스템으로 다운로드한 후 방금 작성한 프로젝트로 가져옵니다. 가져온 데이터를 사용하여 완성된 모델 공식도 샘플로 제공됩니다.HouseConstructionScheduling ~에 DO-샘플 .

1. 모든 DO-samples 를 시스템에 다운로드하여 추출하십시오.
2. 프로젝트를 여십시오.
3. 데이터 분할창을 열려면 데이터 추가+를 클릭하십시오.
4. 여기에 데이터 파일 삭제 또는 업로드할 파일 찾아보기를 선택하십시오.
5. 다운로드한 DO-samples 를 찾아보고 datasets 폴더에서 house_activity.csv, house_expertise.csv및 house_subcontractor.csv 를 찾으십시오.
6. 열기를 클릭하십시오. 해당 파일이 프로젝트의 데이터 자산으로 업로드됩니다.

시나리오 작성

요구사항

Decision Optimization 모델을 편집하고 실행하려면 다음 전제조건이 있어야 합니다.

관리 또는 편집자 역할

프로젝트에서 관리 또는 편집자 역할이 있어야 합니다. 공유 프로젝트의 뷰어는 실험을 볼 수만 있고 수정하거나 실행할 수는 없습니다.

Machine Learning 서비스

프로젝트와 연관된 Machine Learning 서비스가 있어야 합니다. Decision Optimization 실험을 작성할 때 하나를 추가할 수 있습니다.

배치 공간

Decision Optimization 실험과 연관된 배치 공간이 있어야 합니다. Decision Optimization 실험을 작성할 때 배치 영역을 선택할 수 있습니다.

시나리오를 작성하려면 다음을 수행하십시오.

1. 프로젝트를 열거나 빈 프로젝트를 작성하십시오.
2. 자산 탭을 선택하십시오.
3. 선택하다 새 자산 > 최적화 문제 해결 에서 모델 작업 부분.
4. 열린 새 Decision Optimization 실험 창에서 이름을 입력하십시오.
5. 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.
6. 새 배치 영역을 클릭하고 이름을 입력한 후 작성 을 클릭하십시오 (또는 드롭 다운 메뉴에서 기존 영역 선택).
7. 작성을 클릭하십시오. 해당 모델과 함께 시나리오 1이 작성되고 시나리오 1에서 작업을 수행하게 됩니다.

시나리오 는 해결하려는 최적화 모델 공식 및 데이터의 조합을 지정합니다. 서로 다른 다양한 데이터 및 모델 공식을 사용하여 다양한 시나리오를 작성할 수 있습니다.

데이터 준비

실험 UI 가 열리고 데이터 준비 보기가 표시됩니다. 프로젝트에 있는 데이터 파일은 데이터 분할창에 표시됩니다. (필요한 경우 을 클릭하여 데이터 분할창을 여십시오.) 세 개의 주택 샘플 파일을 선택하고 가져오기를 클릭하십시오.

가져온 데이터 파일이 이제 데이터 준비 보기에 테이블로 표시됩니다. 다음 이미지는 시나리오에서 가져온 house_activity.csv, house_expertise.csv및 house_subcontractor.csv 데이터 파일을 표시합니다.

테이블에서 스크롤하여 모든 데이터를 확인할 수 있습니다. 특정 데이터 테이블의 전체 모드로 테이블 열기 아이콘을 클릭하여 모든 데이터를 볼 수도 있습니다. 전체 모드 뿐만 아니라 테이블에서도 직접 데이터 값을 편집할 수 있습니다.

Modeling Assistant

1. 사이드바에서 모델 빌드 를 클릭하면 모델을 공식화하는 방법을 묻는 팝업 창이 표시됩니다 ( Modeling Assistant 에서 지원 모드를 사용하거나 Python, OPL, LP (CPLEX) 또는 CPO 코드에서 모델을 작성하거나 가져올지 여부)니다으로)니다 사용)니다)니다).
2. Modeling Assistant를 선택하십시오.

의사결정 도메인 정의

모델 보기에서 문제점에 대한 의사결정 도메인 을 선택하십시오. 이 경우 스케줄링을 선택하십시오. 현재 정의된 의사결정 도메인 은 스케줄링, 자원 지정, 선택 및 할당 및 공급 및 수요 도메인입니다.

1. 도메인을 선택하면 데이터를 스케줄링 개념 태스크 및 자원에 맵핑할 수 있는 팝업 창이 표시됩니다. 태스크는 시간별로 계획 및 스케줄하려는 모든 항목입니다. 스케줄할 태스크를 하나 이상 정의해야 합니다. 이 예제에서 태스크는 목조 공사 등의 건축 활동입니다. 리소스는 인간, 기계, 장비 또는 태스크에 사용할 모든 항목이 될 수 있습니다. 이 경우 리소스는 하도급자입니다.
2. TASKS 아래에서 작업 선택을 클릭하고 드롭 다운 목록에서 house_activity을(를) 선택하십시오. 그런 다음, RESOURCES에서 리소스 선택을 클릭하고 house_subcontractor을(를) 선택하십시오. 선택할 수 있는 태스크 및 리소스의 이름은 가져온 데이터에서 확보합니다. 이 예제의 경우 활동 및 하도급자만 맵핑하면 되지만 해당 모델에서 요구하는 경우 다른 태스크 및 리소스 맵핑도 추가할 수 있습니다. 맵핑 위에 마우스를 놓고 삭제 아이콘을 선택하여 맵핑을 제거할 수 있습니다.
3. 계속을 클릭하십시오.

태스크에서 리소스를 사용하는 방법

창에서 스케줄될 각 태스크에 대해 다음과 같은 세 가지 옵션이 있습니다.

이 예제의 경우:

1. 모든 옵션(리소스 사용... 지정하는 동안 ...) 선택하고 계속 을 클릭하십시오.

   이제 해결하려는 문제점이 간결한 명령문으로 공식화되었습니다.

2. 완료를 클릭하십시오.

   모델 보기로 돌아갑니다. 언제든지 편집 의도(연필) 아이콘을 클릭하고 맵핑 및 스케줄링 옵션을 재정의하여 문제점 정의를 편집할 수 있습니다.

모델 공식화

이제 해결하려는 문제점을 지정했으므로 Modeling Assistant 는 이 모델 보기에서 부분적으로 완료된 공식을 제공합니다. 목표 및 제한조건 분할창에는 실행할 모델이 포함되어 있습니다. 모델에 추가 분할창에는 모델 공식에 포함할 수 있는 추가 제안사항이 포함되어 있습니다. 창의 크기를 조정한 경우 모델에 추가 분할창이 목표 및 제한조건 분할창 아래에 표시될 수도 있습니다.

모델은 달성할 목표(최대화 또는 최소화) 및 충족해야 하는 몇 가지 제한조건으로 구성되어 있습니다. 이와 같은 스케줄링 문제점의 경우 목표는 최고의 스케줄을 수행하는 것입니다. 이 경우 최고는 모든 활동을 완료하는 데 필요한 시간이 최소화되는 스케줄입니다. (비용을 절감하기 위해 가능한 한 신속하게 주택 건축을 완료하려고 합니다.) 이 목표 및 몇 가지 표준 스케줄링 제한조건이 해당 모델에 자동으로 추가되었습니다. 목표 검색 필드를 사용하여 목표 및 제한조건을 검색할 수도 있습니다.

제한조건이 다른 순서로 표시될 수도 있습니다. 지정을 사용하는 모든 스케줄링 문제점에 자동으로 추가되는 제한조건도 존재합니다. 이 경우 사용자가 스케줄된 활동 중에 사용할 수 없는 기간이 포함된 하도급자를 지정하는 것을 승인하거나 거부할 수 있습니다. 이 예제에서는 사용할 수 없는 기간을 고려하지 않으므로 이 제한조건이 기본적으로 표시되는 상태로 그대로 두십시오.

일부 제한조건에는 각 행의 화살표를 클릭하여 표시하거나 숨길 수 있는 추가적인 세부사항이 포함되어 있습니다. 제한조건 옆에 있는 막대는 추가해야 하는 값 또는 정의가 존재함을 나타냅니다. 밑줄이 표시된 용어를 클릭하고 입력하거나 드롭다운 목록에서 선택하여 항목을 추가할 수 있으며 실행하기 전에 해당 모델을 완료해야 하지만 이 작업을 수행하기 전에 먼저 이 절의 후반부에 설명하는 대로 시나리오를 복제하여 사본을 저장하십시오.

시나리오의 모델 보기 에서 Modeling Assistant옆에 있는 바꾸기 아이콘 을 클릭하면 Modeling Assistant 또는 Python notebook 을 사용하여 Python 또는 OPL에서 모델을 작성할지 또는 기존 모델을 가져올지 여부를 선택하는 화면으로 돌아갑니다. 이 단계에서 모델을 대체하도록 선택하는 경우 현재 모델을 겹쳐쓰고 변경사항이 유실됩니다. 진행 중인 현재 작업의 사본을 보존하려면 모델을 변경하기 전에 새 시나리오를 작성하십시오.

시나리오 복제

이 모델의 사본을 보존하려면 이 시나리오의 사본을 작성하십시오.

1. 시나리오 분할창이 열려 있지 않으면 시나리오 아이콘을 클릭하십시오.
2. 시나리오 1 옆에 있는 세 개의 점을 클릭하고 복제를 선택하십시오.
3. 새 시나리오의 이름(예: Scenario 2)을 입력한 후 작성을 클릭하십시오. 시나리오 2에서 작업을 계속합니다.

모델 완성

값을 입력한 후에는 제한조건이 더 이상 강조표시되지 않습니다. 하지만 이 모델은 완전하지 않습니다. 각각의 활동이 반드시 선행해야 하는 활동 이후에만 시작될 수 있도록 스케줄에서 태스크의 우선순위를 고려하는지 확인해야 할 수도 있습니다. 이 제한조건은 나중에 추가합니다.

해당 모델에 목표 및 제한조건이 더 많아지는 경우, 내 목표 및 제한조건에서 찾기 검색 필드를 사용하여 목표 및 제한조건을 찾거나 필터링할 수 있습니다.

명령문 옆에 있는 세 개의 세로 점을 클릭하여 모델의 목표 또는 제한조건 중 하나를 사용 안함으로 설정하거나 제거하도록 선택할 수 있습니다. 또한 이 메뉴를 통해 위아래로 이동하여 명령문의 순서를 재구성하고 명령문을 복제할 수도 있습니다.

모델을 완성했거나 여전히 강조표시된 목표 또는 제한조건이 존재하지 않을 경우 해당 모델을 실행하여 모델 목표 및 제한조건에 따라 최적의 스케줄을 결정할 솔루션을 찾을 수 있습니다.

모델 실행

제안사항 옆에 있는 설정 탭을 클릭하여 모델 빌드 보기 에서 모델의 해결 시간 한계를 변경할 수 있습니다. 이 예제의 경우 기본 한계를 사용합니다. 기타 매개변수는 실행 구성 매개변수를 사용하여 설정할 수도 있습니다 (자세한 정보는 Decision Optimization 실험에서 시나리오에 대한 실행 매개변수 구성 참조).

시나리오 2에서 실행 단추를 클릭하십시오. 초기 목표 값이 발견되면 결합된 목표 가 해결 진행상태 그래프에 표시됩니다. 최적의 솔루션을 확보하기 전에 이 실행을 종료하려면 중지를 클릭하여 종료할 수 있습니다. 최적 솔루션을 찾으면 솔루션 탐색 보기 가 열립니다.

솔루션

실행이 완료되면 솔루션 탐색 보기에서 결과를 볼 수 있습니다. 엔진 통계 또는 로그 를 클릭하여 솔루션 차트를 보고 로그 파일을 검사할 수도 있습니다. 솔루션 탐색 보기 의 첫 번째 탭에는 목표 (또는 여러 개가 있는 경우 목표) 와 해당 값 및 가중치가 표시됩니다. 솔루션 테이블 탭에는 하도급자에 대한 활동의 지정이 포함된 최고의 스케줄이 제공됩니다.

또한 솔루션 테이블을 csv 파일로 다운로드할 수 있습니다.

모델에 충돌하는 제한조건이 있으면 이러한 제한조건이 모델을 분석하는 데 필요한 완화와 함께 충돌 탭에 표시될 수 있습니다.

시각화 보기에서 갠트 를 클릭하여 솔루션을 갠트 차트로 표시하십시오.

새 시나리오 작성 - 다른 모델, 동일한 데이터

모델이 분석되고 이제 하도급자가 지정된 상태로 사용자의 활동에 대한 최적의 스케줄을 확보했지만 아직 활동의 우선순위를 고려하지 않고 있으며 해당 지정을 작성할 때 하도급자의 기술 레벨 데이터도 고려하지 않았습니다. 시나리오를 통해 다양한 모델 및 데이터를 분석하고 비교할 수 있습니다.

먼저 추가적인 제한조건을 사용하여 새 시나리오를 검사하십시오.

모델 보기에서 기타 목표 및 제한조건이 제안 분할창에 제공됩니다. 이러한 목표 및 제한조건을 클릭하여 모델에 추가할 수 있습니다. 나열되지 않은 다른 제안사항을 보려면 검색 필드에 입력을 시작하고 Enter 또는 새로 고치기 단추를 누르십시오. 그런 다음 표시된 제안 중에서 찾아서 추가할 수 있습니다.

활동 사이에 시간 지연이 존재하지 않도록 모델에 우선순위 제한조건을 추가하려면 다음 작업을 수행하십시오.

1. 시나리오 2를 복제하고 시나리오 3이라고 지정하십시오. 그런 다음 시나리오 분할창을 닫으십시오.
2. 모델 보기의 제안 분할창에서 자연어 activity after preceding activities(예: 검색 필드에 입력) 를 입력하고 Enter를 클릭하십시오.
3. 새 제안 목록에서 각 house_activity는 선행 활동이 종료된 후 시작을 클릭하여 제한조건에 추가하십시오.

   모델 공식에 새 우선순위 제한조건이 표시됩니다.

4. 해당 모델(시나리오 3)을 다시 실행한 후 새 솔루션을 확인하십시오. 이 제한조건 없이 모델이 분석된 경우 이 솔루션을 시나리오 2에서 획득한 솔루션과 비교할 수 있습니다. 솔루션을 비교하려면 시나리오 열기 분할창 분할창을 열고 각 시나리오를 클릭하십시오. 시각화 보기 에서 갠트를 클릭하고 각 시나리오에 대해 갠트 차트로 표시되는 솔루션을 비교할 수도 있습니다.

1. 시나리오 3을 복제하고 시나리오 4라고 지정하십시오. 그런 다음 시나리오 분할창을 닫으십시오.

   활동에 지정할 때 하도급자의 기술 레벨을 최대화하려면 다음 작업을 수행하십시오.

2. 모델 보기에서 제안 검색 필드에 overall quality 를 입력하여 다음 목표를 찾아 모델에 추가하십시오.

   지정 값 테이블에 따라 house_subcontractor-house_activity 지정의 전체 품질을 최대화합니다.

   밑줄이 있는 < 지정 값 테이블> 을 클릭하고 house_expertise를 입력하거나 선택하십시오.

   이제 새 목표는 house_expertise에 따라 house_subcontractor-house_activity 지정의 전체 품질을 최대화하는 것입니다. 목표를 펼치고 태스크에 대해 Activity , 자원에 대해 Subcontractor , 값에 대해 Skill level 를 선택하십시오 (테이블 열).

   이제 두 가지 목표가 존재합니다. 목표를 동등하게 고려할지 아니면 다른 가중치로 고려할지 여부를 결정할 수 있습니다. 인접한 슬라이더를 사용하여 각각의 목표에 대한 가중치를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 두 가지 목표의 가중치가 동일하도록 하려면 두 개의 슬라이더를 5로 그대로 두십시오. 목표에 대한 배율 인수를 추가할 수도 있습니다. 이 예제에서는 배율 인수를 1로 두십시오. 자세한 정보는 솔루션에 표시되는 가중치 및 스케일 인수를 참조하십시오.

3. 하도급자가 허용되는 태스크만 수행하도록 하려면 새 제한조건을 추가하십시오. 제안 단어를 입력하십시오 (예: subcontractor must be one of possible subcontractors). 카테고리별로 표시를 켜기로 설정(스위치에 틱이 표시됨)한 후 지정 필터를 선택하여 지정과 관련된 제안을 확인할 수도 있습니다.
4. 필터링된 제안에서 다음 제한조건을 찾아 추가하십시오. 각 house_subcontractor-house_activity 지정에 대해, 지정된 house_subcontractors는 house_activity의 가능한 하도급자 중 하나여야 합니다.
5. 모델 실행

이제 새 솔루션에 새 하도급자의 지정이 표시됩니다.

모델 보기 에 대한 자세한 정보

제안 필터

목표 및 제한조건을 찾기 위해 제안을 필터링할 수도 있습니다. 카테고리별로 표시를 켜기로 설정(스위치에 틱이 표시됨)하여 관심이 있는 다양한 카테고리를 선택하고 제안 목록에 필터를 적용할 수 있는 분할창을 여십시오. 필터를 통해 더 적은 제안이 표시되도록 할 수 있습니다. 검색 필드 옆에 있는 표시 아이콘을 클릭하면 사용 안함으로 설정된 표현식을 포함하여 스케줄링 도메인에 대해 가능한 모든 표현식을 볼 수 있습니다. 각 표현식의 정보 아이콘에 마우스 커서를 두면 설명이 제공됩니다. 사용 안함으로 설정된 용어의 경우 표현식 자체에 마우스 커서를 두면 해당 용어가 이 모델에 사용 안함으로 설정된 이유에 대한 설명이 제공됩니다.

설정 탭

모델 보기 의 설정 탭에는 편집할 수 있는 여러 스케줄링 및 최적화 매개변수가 나열됩니다. 이 예제에서는 기본 기간 단위, 최적화 실행 시간 및 날짜/시간 형식이 표시됩니다. 여기에서 사용자의 데이터에 적합하도록 사용자 정의된 날짜/시간 형식을 지정할 수 있습니다.

데이터 스키마 탭

데이터 스키마 탭 보기 에는 Modeling Assistant 가 가져오고 가져온 모든 정보가 테이블별로 나열되며, 스케줄링 문제점을 해결하는 데 필요한 입력 데이터에서 추론됩니다. 모델을 업데이트할 스키마의 특정 항목을 편집하고 내재된 모델 변경사항을 승인하거나 편집 내용을 취소하라는 프롬프트를 표시할 수 있습니다. 전문가의 경우 데이터 디버깅 용도로 유용할 수 있습니다. 예를 들어, ID가 포함된 열이 숫자로 추론된 경우 기본 키에서 사용될 수 있도록 이를 명목으로 변경하는 것이 유용할 수 있습니다.

의사결정 탭

설정 탭에서 의사 결정 시각화 및 편집을 true(으)로 설정하여 이 탭을 표시할 수 있습니다. 의사결정 탭에는 모델에 정의된 의사결정(또는 의도)이 표시됩니다. 여기에 사용자 정의 의사결정을 추가할 수도 있습니다. 자세한 정보는 사용자 정의 의사결정 정의를 참조하십시오.

시나리오에서 Python 노트북 생성

Modeling Assistant로 작성된 모델에서 Python notebook 을 생성하려면 다음을 수행하십시오.

1. 시나리오 분할창이 열리지 않는 경우 시나리오 아이콘을 클릭하십시오.
2. 시나리오 중 하나의 옆에 있는 세 개의 점을 클릭하고 노트북 생성을 선택하십시오.
3. 노트북 의 이름을 입력하고 생성을 클릭하십시오.

이 모델의 Python 노트북 이 프로젝트에 작성됩니다.

개요 분할창

개요 분할창에서 모든 시나리오에 대한 요약 정보를 한 눈에 볼 수 있습니다. 시나리오를 선택하고 세 개의 점을 클릭하여 이 보기에서 선택한 시나리오에 대해 복제, 이름 바꾸기, Python 노트북 생성, 시나리오 내보내기 또는 배치를 위해 저장과 같은 조치를 수행할 수 있습니다. 이 분할창을 구성하는 방법에 대한 자세한 정보는 Decision Optimization 실험에서 모든 시나리오 보기 를 참조하십시오.

시각화 보기

시각화 보기 에서는 모든 시나리오에서 표시할 내용을 사용자 정의할 수 있습니다. 입력 데이터 및 솔루션을 확인하고 메모를 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 이 주택 튜토리얼의 경우 최적의 솔루션 스케줄에 대한 갠트 차트를 볼 수 있습니다.

테이블 위젯 및 차트 위젯을 사용하여 이러한 보기의 레이아웃을 사용자 정의할 수 있습니다. 헤더를 추가하고 배경색 및 메모, 테이블 또는 차트의 기타 특성을 변경할 수 있습니다. 다양한 유형의 차트(예: 선형 차트, 막대형 차트 등)를 선택할 수 있습니다. 이러한 차트에서 데이터가 집계되는 방법을 정의하고 calculate 특성을 사용하여 차트에서 특정 데이터 값을 표시하는 방법을 정의할 수 있습니다.

테이블 또는 차트 위젯을 선택하는 경우 입력 데이터 중 일부를 사용하여 기본 인스턴스가 표시됩니다. 이 오브젝트의 컨텐츠 및 형식을 변경하려면 연필 아이콘을 클릭하고 그래픽 편집기를 사용하거나 json 파일을 편집하여 위젯을 편집하십시오.

이 보기 를 사용하여 시나리오를 시각적으로 비교할 수 있습니다.

자세한 정보는 Decision Optimization 실험의 시각화 보기를 참조하십시오.