다중 시나리오를 생성하여 광범위한 데이터에 대해 모델을 테스트하고 해당 모델이 얼마나 견고한지 파악할 수 있습니다.

이 예제에서는 하나의 모델을 사용하여 다중 시나리오를 생성하는 프로세스에 대해 단계별로 설명합니다. 이 프로세스는 무작위로 생성된 복수의 데이터 세트에 대해 모델의 성능을 테스트할 수 있도록 해줍니다. 광범위한 데이터에 대해 모델의 견고성을 검사하는 것은 실제로 중요합니다. 이 검사를 통해 잠재적으로 확률적 실제 조건에서 모델이 성공적으로 수행되는지 확인할 수 있습니다.

예는 DO 샘플의 StaffPlanning 모델입니다.

이 예제는 다음과 같이 구성되어 있습니다.

• StaffPlanning 모델에는 무작위 데이터 세트를 기반으로 하는 다섯 개의 시나리오와 함께 두 개의 기본 데이터 세트를 기반으로 하는 기본 시나리오가 포함되어 있습니다.
• Python 노트북 CopyAndSolveScenarios 에는 StaffPlanning 모델에서 새 시나리오를 작성하기 위한 랜덤 생성기가 포함되어 있습니다.

시나리오 관리 및 구성에 대한 일반 정보는 Decision Optimization 실험의 시나리오를 참조하십시오.

시나리오의 메소드 및 클래스 작성에 대한 정보는 Decision Optimization Client Python API 문서를 참조하십시오.