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Decision Optimization Configuración del motor
Última actualización: 05 jul 2024
Valores del motor de Decision Optimization

Puede agregar archivos de configuración del motor conPython modelos en tuDecision Optimization experimento . Un archivo de configuración del motor es donde se almacenan las opciones de valores definidos por el usuario para la programación matemática o la programación de restricciones. Le da acceso a los parámetros del solucionador (motor) para que pueda modificarlos.

Pulse + (signo más) y seleccione Añadir archivo de valores de motor en la Crear modelo vista. Se abre el Editor visual donde puede ver los valores de parámetro predeterminados, que están ordenados en diferentes categorías, que puede personalizar para el modelo. También puede buscar parámetros específicos especificando un nombre en el campo de búsqueda Buscar valores . También puede añadir más de un archivo de valores de motor.

Archivo .ops de valores de motor para el modelo Python que se muestra abierto en la vista Editor visual con un parámetro personalizado

Puedes alternar el editor visual cambie a la posición de apagado para ver los cambios en un editor XML. El archivo, cuando se muestra en el editor XML, solo contiene los parámetros que cambió y no enumera todos los parámetros predeterminados. También puede editar los parámetros en este editor XML y sus cambios se muestran en el editor visual cuando vuelves a colocar el interruptor en la posición de encendido.

Cuando añada un archivo de valores de motor, debe especificarlo explícitamente en el modelo Python . Si añade varios archivos de valores de motor con el modelo, debe especificar qué archivo se va a cargar para resolver el modelo. Por ejemplo, para especificar un archivo denominado MyEngineSettings.ops, utilice el código siguiente en el modelo Python :
from docplex.mp.model_reader import ModelReader
    prm = ModelReader.read_ops_file(filename="MyEngineSettings.ops")
    
Para más información, ver Documentación DOcplex .

Ver también elPythonEngineSettings muestra ubicada en elModel_Builder carpeta de la muestras DO . Seleccione la subcarpeta de producto y versión relevante.

Búsqueda y respuesta de IA generativa
Estas respuestas las genera un modelo de lenguaje grande en watsonx.ai que se basa en el contenido de la documentación del producto. Más información