Translation not up to date
IBM® Decision Optimization , matematiksel programlama ve kısıt programlama için IBM' in sektör lideri çözüm motorlarına erişmenize olanak sağlar. Decision Optimization modellerini dizüstü bilgisayarlarla ya da güçlü Decision Optimization deneme kullanıcı arabirimini (Beta sürümü) kullanarak oluşturabilirsiniz. Burada, Python'da, OPL' de ya da akıllı Modeling Assistant (Beta sürümü) tarafından sağlanan doğal dil ifadeleriyle modelleri içe aktarabilir ya da oluşturabilir ve düzenleyebilirsiniz. Modelleri Watson Machine Learningile de devreye alabilirsiniz.
- Veri biçimi
- Sekmeli:
.csv,.xls,.jsondosyaları. Bkz. Veri görünümünün hazırlanmasıBağlantılı veri varlıklarından alınan veriler
Konuşlandırma için bakınız: Model input and output data file format
- Veri boyutu
- Herhangi Biri
Decision Optimization ' e Erişilmesi
Bir Decision Optimization denemeoluşturmak için bu adımları izleyin.
- Projenizi açın ya da boş bir proje yaratın.
- Varlıklar sekmesini seçin.
- Modellerle çalış bölümünde Yeni görev > İyileştirme sorunlarını çöz seçeneğini belirleyin.
- Projenizle önceden bir Watson Machine Learning hizmet eşgörünümünü ilişkilendirmediyseniz, Machine Learning hizmeti ekleseçeneğini tıklatın. Bir hizmet seçin ve İlişkilendir' i tıklatın.
- Yeni konuşlandırma alanı'nı tıklatın, bir ad girin ve Yarat ' ı tıklatın (ya da var olan bir alanı seçin).
- Decision Optimization deneme için bir Ad girin ve Oluştur' u tıklatın.
Decision Optimization deneme kullanıcı arabirimi (Beta sürümü) açılır; burada Modeling Assistantile formüle edilmiş modeller oluşturabilir ve bunları düzenleyebilirsiniz ya da Python DOcplex'de ya da OPL' de.
Alternatif olarak, Decision Optimization dizüstü bilgisayarları ( Decision Optimization deney kullanıcı arabirimiolmadan) açmak ve çalıştırmak için bu adımları izleyin.
- Varlıklar sekmesini seçin.
- Modellerle çalışma bölümünde Yeni görev > Python ya da R not defterlerinde veri ve modellerle çalışma seçeneğini belirleyin.
Bir Decision Optimization modelini oluşturmak, çözmek ve devreye almak için kullanıcı arabirimini kullanarak Quick start tutorial with videobaşlıklı konuya bakın.
Decision Optimizationnedir?
Kişiler sık sık optimizasyon terimini kullanarak bir şeyi daha iyi yapmak anlamına gelir. Optimizasyon genellikle işleri daha iyi hale getirse de, bundan çok daha fazlası anlamına gelir: optimizasyon, tam olarak tanımlanmış bir duruma en uygun çözümü bulmak anlamına gelir. Prescriptive Analyticsolarak da adlandırılan kapsamlı bir analitik teknolojisidir. Bu teknoloji, mevcut veya gelecekteki bir duruma yanıt vermenin en iyi yolunu önermeden önce çok çeşitli olası senaryoları keşfedebilir.
- Bu durum genellikle planlama, zamanlama, fiyatlandırma, stok ya da kaynak yönetimi gibi bir iş sorunudur.
- Sorun her ne olursa olsun, sorunun çözümlenmesi, optimizasyon motorutarafından yorumlanabilen ve çözülebilen sorunun matematiksel formülasyonu olan optimizasyon modeliile başlar. Eniyileme modeli, kararlara dahil olan hedefler, kısıtlamalar, sınırlamalar ve seçenekler arasındaki ilişkileri belirtir. Ama bu ilişkileri somut hale getiren giriş verileridir. Örneğin, üretim planlaması için bir optimizasyon modeli, ister üç ürün, ister bin ürün üretirken aynı biçime sahip olabilir. Eniyileme modeli ve giriş verileri bir eniyileme sorununun eşgörünümünü yaratır.
- Eniyileme motorları (ya da çözücüler), bir çözümü bulmak için matematiksel algoritmalar uygular; bu, hedefler için en iyi değerleri sağlayan ve uygulanan kısıtlamaları ve sınırlamaları dikkate alan bir dizi karardır. Optimizasyon motoru, çok çeşitli farklı sorunları verimli bir şekilde çözmek için geliştirilmiş ve ayarlanmış özel algoritmalar uygular. Decision Optimization , gerçek dünya uygulamalarının çözümünde güçlü olduğu kanıtlanmış IBM CPLEX ® ve CP Optimizer motorlarını kullanır.
- Çözücüden ortaya çıkan çözüm , modelde temsil edilen tüm kararlar için önerilen değerleri ayrıntılarıyla gösterir. Hedefleri temsil eden metrik değerleri de aynı derecede önemlidir. Bu değerler, iş hedefleri açısından çözümün kalitesini ölçer.
- Tüm bunlar, tamamlayıcı bir iş uygulaması aracılığıyla iş kullanıcılarına sağlanabilir. Genellikle, amaç ve çözüm değerleri, anlayış ve öngörü sağlayan sekmeli veya grafiksel görünümlerde özetlenir.
watsonx.aiiçindeki Decision Optimization olanağını kullanma eğitimi için Mathematical Optimization for Business problems Trainingbaşlıklı konuya bakın.