現在、 Modeling Assistant にはさまざまな 決定ドメイン が用意されており、ガイドに従って問題に適した ドメイン を選択することができます。
データを追加してモデルにインポートすると、 Modeling Assistant は、編集可能な自然言語で提案を提供することにより、最適化モデルを定式化するのに役立ちます。 データを使用してインテリジェントな提案を行い、提案されたモデル設計が問題に適していることを確認するために、モデルの デシジョン・ドメイン を選択することから開始するよう求められます。
Decision Optimization ドメイン
現在使用可能な別の デシジョン・ドメイン (スケジューリング、 リソース割り当て、 「選択」&「割り振り」、 および 「需要計画 (Supply & Demand Planning)」) がカードとして表示されます。 各カードの上にカーソルを移動すると、各 ドメインの簡単な説明を読むことができます。 選択するオプションが分かっている場合は、 デシジョン・ドメイン を選択して、モデルの作成を開始できます。 各 ドメイン の詳細については、このセクションで後述します。
どの 意思決定ドメイン を選択すべきか分からない場合は、「この質問と回答のガイドを使用する」を選択すると、 Modeling Assistant によっていくつかの質問が表示され、応答に基づいて必要なオプションがすぐに分かります。
次の図に、これらの質問と選択項目を要約します。 これらの質問の実際の表現は異なる場合があり、 Modeling Assistant インターフェースでは、質問ごとに例も示されています。
Modeling Assistantで現在サポートされていない 意思決定ドメイン が必要な場合でも、 エクスペリメント UI エディターで Python ノートブック または OPL モデルとしてモデルを作成できます。
スケジューリング
スケジューリングの問題は、物事の 順序付け に関するものです。 スケジューリング・ ドメイン は、スケジュールする必要があるタスクまたはアクティビティーがあり、 特定の開始時刻と終了時刻、および他の項目の前後で実行できる項目に関するルール (または優先順位制約) を指定して、 特定の順序で 実行する必要がある場合に使用できます。 目標は、例えば、すべてのタスクの実行にかかる合計時間を最小化することや、コストを最小化することや、リソースを効率的に使用することが考えられます。 ソリューションで各タスクに割り当てる特定のリソースも指示されるように、リソースを割り当てるオプションもあります。 割り当てを使用したスケジューリングは、極めて特殊なケースのスケジューリングです。 タスクに割り当てることができるリソースの容量は 1 つ分です。 1 つ分の容量とは、一度に 1 つのタスクに対してのみ使用できるということです。 2 つのタスクに同じ個別リソースが必要な場合、これらの 2 つのタスクはオーバーラップできず、順序付けられる必要があります。2 つのタスクの一方を他方より前に実行する必要があります。 DO サンプル で提供されている HouseConstructionScheduling の例 (このセクションで後述) は、割り当てに関するスケジューリング問題の例です。
リソース割り当て
リソース割り当ての問題は、 物事の突き合わせ に関する問題です。 リソース (従業員、機器、予算など) を割り当てる (またはマッチングする) 場合は、リソース割り当て ドメイン を使用できます。 ターゲット (ジョブ、イベント、場所) に対して、それぞれの制約を指定します。 目標は、例えば、コストを最小化することや、該当する割り当てから得られる収益を最大化することが考えられます。 ソリューションは、一連の割り当て (リソースとターゲットのペア) を提供します。 ソリューションで、割り当てに必要なリソースの数量が決定されるようにすることもできます。 DO サンプル で提供されている MarketingCampaignAssignment モデルは、リソース割り当て ドメインの例です。
選択と割り振り
選択の問題は、可能性のリストからの 選択 に関するものです。 「選択と割り振り」 ドメイン は、検討する可能性のあるすべての選択項目を 1 つの単一テーブルに結合した場合に使用できます。 この表には、例えば、予測分析に基づいて既に選択した選択項目を事前に含めることができます。 ただし、それでも、多数の可能性から選択する必要がある場合があります。 Decision Optimization は、これらのアイテム (または組み合わせ) の最良の (最適な) 選択を決定し、目標を達成して制約を順守できるようにするのに役立ちます。 また、Decision Optimization は、各選択項目に割り振る最適な数量を示すこともできます (これが適切な場合)。 選択と割り振りモデルの典型的な例として、いくつかの金融株投資を選択できるサンプル PortfolioAllocation があります。 また、 MarketingCampaignAssignment サンプルには、このマーケティング・キャンペーン問題を Selection and Allocation (選択と割り振り) モデルとして定式化する方法を示すシナリオ シナリオ 4-選択 が含まれています。 この場合、さまざまなマーケティング・キャンペーンから選択でき、すべてが同じデータ表にリストされています。
計画
計画問題は、物事の 定量化 に関するものです。 計画 ドメイン は、一定期間 (週、月、四半期など) にわたって、どの数量またはレベル (在庫、生産、資材、サービスなど) を使用するかを決定する場合に使用できます。 計画モデルの典型的な例は、需要を満たすために最適な数の製品を生成できるように、各四半期に在庫として確保する原材料の量を知る必要がある生産計画の問題です。