Este ejemplo muestra cómo crear y resolver un modelo basado en Pythonutilizando un ejemplo.
Antes de empezar
- Requisitos
- Para editar y ejecutar modelos de Decision Optimization , debe tener los siguientes requisitos previos:
- Roles Admin o Editor
- Debe tener los roles Admin o Editor en el proyecto. Los visores de proyectos compartidos sólo pueden ver experimentos, pero no pueden modificarlos ni ejecutarlos
- servicio watsonx.ai Tiempo de ejecución
- Debe tener un servicio watsonx.ai Runtime asociado a su proyecto. Puede añadir uno al crear un Decision Optimization experimento.
- Espacio de despliegue
- Debe tener un espacio de despliegue que esté asociado con el experimentode Decision Optimization . Puede elegir un espacio de despliegue al crear un experimentode Decision Optimization .
Acerca de esta tarea
Este conocido problema de optimización identifica la mejor combinación de productos alimenticios para satisfacer los requisitos dietéticos al mismo tiempo que minimiza los costes. Las entradas de datos son el perfil nutricional y el precio de los distintos alimentos, así como los valores mínimos y máximos de nutrientes en una dieta. El modelo se expresa como la minimización de un programa lineal. Los archivos que se utilizan en este ejemplo están disponibles en DO-samples.
Procedimiento
Para crear y resolver un modelo basado en Pythonutilizando un ejemplo:
- En la Preparar datos vista, puede ver los activos de datos importados.Estas tablas representan los valores mínimos y máximos de los nutrientes de la dieta (
diet_nutrients), los nutrientes de los diferentes alimentos (diet_food_nutrients), y el precio y la cantidad de alimentos específicos (diet_food).
- Pulse Generar modelo en la barra lateral para ver el modelo.El modelo de Python minimiza el coste de la comida en la dieta, a la vez que satisface los requisitos mínimos de nutrientes y calorías.
Tenga en cuenta también cómo se especifican entradas (tablas en Preparar datos vista) y salidas (en este caso, la tabla de soluciones que se va a visualizar en la solución de exploración vista) en este modelo.
Resultado
Cuando se haya completado la ejecución, podrá ver los resultados en Explore la solución vista. También puede pulsar Estadísticas de motor o Registro para ver el gráfico de solución e inspeccionar los archivos de registro. El primer separador de la Explorar solución vista muestra el objetivo (o los objetivos si tiene varios) con sus valores y ponderaciones. La pestaña Tablas de soluciones le proporciona una lista de alimentos y sus cantidades, junto con los nutrientes que proporcionan.
También puede descargar las tablas de solución como archivos csv.
Si el modelo tenía restricciones conflictivas, estas se mostrarán en el separador Conflictos con las Relajaciones necesarias para resolver el modelo.
En la vista Visualización, la solución se muestra como una tabla y un gráfico en la página Solución . Puede añadir notas, distintos tipos de tablas y gráficos para mostrar los datos de entrada, los datos de la solución o los ICR seleccionando y editando los widgets. También puede crear páginas diferentes en la vista Visualización. Por ejemplo, también se proporciona una página Entrada en este ejemplo. Para obtener más información, consulte Vista de visualización en un experimento de Decision Optimization.
Está preparado para empezar a ejecutar comparaciones entre distintos escenarios. Por ejemplo, la solución básica contiene una cantidad de perritos calientes. Si lo desea, puede probar una solución alternativa para alguien que prefiera una dieta vegetariana.