Modeling Assistant で現在使用可能なさまざまな デシジョン・ドメイン があり、問題に適切な ドメイン を選択するためのガイドがあります。
データをモデルに追加してインポートすると、 Modeling Assistant は、編集可能な自然言語で提案を提供することによって最適化モデルを作成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
現在使用可能なさまざまな 決定ドメイン (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 「供給 & 需要計画」) 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。
選択する 決定ドメイン が分からない場合は、「この質問と回答ガイドを使用」を選択してください。 Modeling Assistant を使用すると、いくつかの質問が表示され、回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可能性があり、 Modeling Assistant インターフェースの質問ごとに例も提供されます。
Modeling Assistantで現在サポートされていない デシジョン・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。 例えば、すべてのタスクを実行するためにかかる合計時間を最小化したり、コストを最小限に抑え、リソースを効率的に使用したりすることが目的としている場合があります。 また、各タスクの割り当て先となる特定のリソースをソリューションで通知するように、リソースを割り当てるオプションもあります。 割り当てによるスケジューリングは、非常に特殊なスケジューリングのケースです。 タスクに割り当てることができるリソースは、 容量 1 を持つリソースです。 容量 1 とは、一度に 1 つのタスクに対してのみ使用できることを意味します。 2 つのタスクが同じ個別リソースを必要とする場合、これらの 2 つのタスクはオーバーラップすることができず、どちらか 1 つを先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。 このソリューションでは、一連の割り当て (リソースとターゲットのペア) が提供されます。 また、割り当てに必要なリソースの数量をソリューションに決定させるように選択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項目が事前に含まれている場合があります。 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。 目標を達成し制約を順守できるように、これらのアイテム (または組み合わせ) の最適な選択を決定する場合に、Decision Optimization を使用することができます。 Decision Optimization は、各選択項目に割り振る最適な数量が適切であれば、その数量を示すこともできます。 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。