Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 03 Kas 2023
Bu öğretici program, rasgele veriler kullanılarak notebook içinden birden çok senaryonun nasıl oluşturulacağını gösterir. Birden çok senaryo oluşturulması, bir modeli geniş bir veri yelpazesi ile açığa çıkararak test etmenize olanak sağlar.
Bu görev hakkında
Bu örnekte kullanılan dosyalar, DO-samples projesinde yer almaktadır. İlgili model StaffPlanning ve not defteri CopyAndSolveScenarios' dir.
Not: Optimizasyon modelleri oluşturmak ve çalıştırmak için projenize bir Machine Learning hizmeti ve denemenizle ilişkili bir devreye alma alanı eklenmiş olmalıdır:
- Projenize bir Machine Learning hizmeti ekleyin. Bu hizmeti proje düzeyinde ekleyebilir (bkz. Watson Machine Learning Hizmet eşgörünümü oluşturulması) ya da yeni bir Decision Optimization Deneyiilk oluşturduğunuzda bunu ekleyebilirsiniz: Machine Learning hizmeti ekleseçeneğini tıklatın ya da bir Yeni hizmetoluşturun, İlişkilendirseçeneğini tıklatın ve pencereyi kapatın.
- Bir konuşlandırma alanını Decision Optimization deneyi ile ilişkilendirin (bkz. Konuşlandırma alanları). Yeni bir Decision Optimization deneyiyarattığınızda bir konuşlandırma alanı yaratılabilir ya da seçilebilir: Konuşlandırma alanı yarat'ı tıklatın, konuşlandırma alanınız için bir ad girin ve Yarat' ı tıklatın. Var olan modeller için, Genel Bakış bilgi bölmesinde bir alan oluşturabilir ya da seçebilirsiniz.
Yordam
Bir örnek kullanarak senaryo yaratmak ve çözmek için:
- Tüm DO-samples ürününü makinenize yükleyin ve çıkarın. Ürününüze ve sürümünüze ilişkin Model_Builder alt klasöründen yalnızca StaffPlanning.zip dosyasını yükleyebilirsiniz, ancak bu durumda dosyayı açmayın.
- Projenizi açın ya da boş bir proje oluşturun.
- Projenizin Yönet sekmesinde Hizmetler ve bütünleştirmeler bölümünü seçin ve Hizmeti ilişkilendir' i tıklatın. Daha sonra var olan bir Machine Learning hizmet eşgörünümünü seçin (ya da yeni bir tane oluşturun) ve İlişkilendir' i tıklatın. Hizmet ilişkilendirildiğinde bir başarı iletisi görüntülenir ve Hizmeti ilişkilendir penceresini kapatabilirsiniz.
- Varlıklar sekmesini seçin.
- Grafik oluşturucular bölümünde Yeni varlık > Decision Optimization seçeneğini belirleyin.
- Açılan Decision Optimization deneyi penceresinde Yerel dosya öğesini tıklatın.
- Model_Builder klasöründe StaffPlanning.zip dosyasını seçmek için göz atın. Karşıdan yüklenen DO-samplesiçinde ilgili ürün ve sürüm alt klasörünü seçin.
- Projenizle bir Machine Learning hizmetini henüz ilişkilendirmediyseniz, denemeiçin bir devreye alma alanı seçmeden önce seçmek ya da oluşturmak için öncelikle Add a Machine Learning service (Bir Makine Öğrenimi hizmeti ekle) seçeneğini belirlemeniz gerekir.
- Oluşturdüğmesini tıklatın.Örnekle aynı adla bir Decision Optimization modeli oluşturulur.
-
StaffPlanningmodelinin Senaryo 1 'de çalışırken, çözümün beklenen talebi karşılamak için hangi kaynakların hangi günlerde çalışacağını belirlemek üzere tablolar içerdiğini görebilirsiniz.Görüntülenen bir çözüm yoksa ya da modeli yeniden çalıştırmak için kenar çubuğunda Oluşturma modeli simgesini tıklatın, ardından modeli çözmek için Çalıştır ' ı tıklatın.
Yeni senaryolar yaratmak için rasgele oluşturucu kullanılması
Yordam
Bir örneği kullanarak rasgele veriler kullanarak yeni senaryolar oluşturmak için:
- Varlıklar sekmesini seçin.
- Kod düzenleyicileri bölümünde Yeni varlık > Jupyter not defteri düzenleyicisi seçeneğini belirleyin.
- Açılan Yeni not defteri bölmesindeki Dosyadan sekmesini seçin.
- jupyter klasöründen CopyAndSolveScenarios not defterini seçmek için Dosyaları sürükleyip bırakın ya da karşıya yükleyin ve simgesini tıklatın. Karşıdan yüklenen DO-samplesiçinde ilgili ürün ve sürüm alt klasörünü seçin.
- Not Defteri Oluştur' u tıklatın.Not defteri projenizde açılır.
- Projenizin Ayarlar sekmesinde Erişim Belirteçleri bölümünü bulun ve Yeni belirteç +simgesini tıklatın. Bir belirteç adı girin, Erişim rolü olarak Düzenleyici 'yi seçin ve Oluştur' u tıklatın.
- Projenizin Varlıklar sekmesinden not defterinize dönün ve düzenlemek için kalem simgesini tıklatın. Diğer menüsünde
Proje Simgesi Ekleseçeneğini belirleyin. Bu, gizli bir hücreye yetkilendirme belirtecinizi ekler. - Ana sayfa Gezinme Menüsü 'nden Yönet > Erişim (IAM) > API tuşlarıseçeneklerini belirleyin. API anahtarınızı oluşturun ve kopyalayın.
-
CopyAndSolveScenariosnot defterinize dönün veclient=Client(pc=pc,apikey="IAM_APIKEY"içeren hücreyi bulun veIAM_APIKEYdosyasını az önce kopyaladığınız kendi IBM Cloud API anahtarınızla değiştirin. -
decision = client.get_model_builder(name="StaffPlanning")öğesini içeren hücreyi bulun.Bu hücre, not defterineStaffPlanningmodelindenScenario 1dosyasını kopyalamasını ve rasgele verilere dayalı ek senaryolar oluşturmak için bunu kullanmasını bildirir. Modeliniz için başka bir ad kullandıysanız,Staffplanningyerine seçtiğiniz adı koyun. - not defterini Hücre>Tümünü Çalıştırseçeneklerini kullanarak çalıştırın.Not defteri , StaffPlanningadlı modelde beş ek senaryo için veri oluşturmak üzere Python random modülünü kullanır. Yeni senaryoların adı Copy 01 ... Anlaşıldı 05. Oluşturulacak senaryoların sayısı,
N_SCENARIOS = 59 numaralı hücrede belirtilir. - Farklı senaryoların çözümlerini karşılaştırmak için
StaffPlanningmodelini açın. Senaryo bölmesini açmak ve senaryolar arasında hızla hareket etmek için Senaryolar simgesini tıklatın. Tüm senaryolarınızı Genel Bakış bölmesindeki bir bakışta da görebilirsiniz. - Çoklu Senaryo sekmesindeki farklı senaryoları karşılaştırmak için gezinme bölmesinde Görselleştirme seçeneğini tıklatın.Talep grafiği, rasgele oluşturulan senaryolarda farklı dönemlere ilişkin talebi çizer. ABG ' ler grafiği, rasgele oluşturulan senaryolarda toplam maliyeti çizer. Anahtar Performans Göstergelerim grafiği, her biri için geçici ve sabit kaynakların karışımıyla birlikte farklı senaryolara ilişkin maliyetlerin ısı haritasını sağlar.