Puede modelar y resolver problemas de Decision Optimization utilizando el Modeling Assistant (que le permite formular modelos en lenguaje natural). Esto requiere muy pocos conocimientos de OR (Operational Research), o ninguno, y no requiere escribir código Python. El Modeling Assistant sólo está disponible en inglés y no está globalizado.

El flujo de trabajo básico para crear un modelo con el Modeling Assistant y examinarlo en distintos escenarios es el siguiente:

1. Cree un proyecto.
2. Añada un experimento de Decision Optimization (de forma predeterminada se crea un escenario en la IU de experimento).
3. Añada e importe los datos al escenario.
4. Cree un modelo de lenguaje natural en el escenario, seleccionando primero el dominio de decisiones y, a continuación, utilizando el Modeling Assistant como guía.
5. Ejecute el modelo para resolverlo y explorar la solución.
6. Cree visualizaciones de soluciones y datos.
7. Copie el escenario y edite el modelo y/o los datos.
8. Solucione el nuevo escenario para ver el impacto de estos cambios.

Esto se demuestra con un ejemplo de planificación y planificación simple.

Consulte también Crear, ejecutar y desplegar un modelo de Decision Optimization para ver un vídeo rápido que muestra cómo ejecutar un Decision Optimization experimento de ejemplo para crear, resolver y desplegar un modelo utilizando la Decision Optimization IU de experimento.

Para obtener más información sobre el despliegue, consulte.