Decision Optimization modelli di file di input e output dei dati di output

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Formati dei file di input e output del modello per Decision Optimization

Ultimo aggiornamento: 05 dic 2024

Decision Optimization modelli di file di input e output dei dati di output

Con il modello Decision Optimization , è possibile utilizzare i seguenti identificatori di dati di input e di output e le combinazioni di estensioni.

Questa tabella mostra le combinazioni di tipi di file supportati per Decision Optimization for deployment:

Tipo di modello	Tipo di file di input	Tipo di file di output	Commenti
`cplex`	`.lp` `.mps` `.sav` `.feasibility` `.prm` `.jar` per i modelli Java™	`.xml` `.json` Il nome del file di output deve essere solution	Il formato di output può essere specificato utilizzando l'API. I file di tipo `.lp`, `.mps`e `.sav` possono essere compressi utilizzando `gzip` o `bzip2`e caricati come, ad esempio, `.lp.gz` o `.sav.bz2`. Gli schemi per i formati CPLEX per soluzioni, conflitti e file di fattibilità sono disponibili per il download nell'archivio cplex_xsds.zip da Decision Optimization github.
`cpo`	`.cpo` `.jar` per modelli Java	`.xml` `.json` Il nome del file di output deve essere solution	Il formato di uscita può essere specificato utilizzando un parametro di esecuzione. Per il formato di file nativo dei modelli CPO, vedere: Sintassi del formato file di CPO Optimizer.
`opl`	`.mod` `.dat` `.oplproject` `.xlsx (deprecated)` `.json` `.csv` `.jar` per modelli Java	`.xml` `.json` `.txt` `.csv` `.xlsx (deprecated)`	Il formato di output è coerente con il tipo di input, ma può essere specificato utilizzando un parametro di esecuzione, se necessario. Per collegarsi ai file di Microsoft Excel, utilizzare un connettore dati. Il connettore dati trasforma il file Excel in un file " `.csv`. Solo i modelli definiti con insiemi di tuple possono essere distribuiti; altre strutture OPL non sono supportate. Per leggere e scrivere input e output in OPL, vedere Modelli OPL.
`docplex`	`.py` `.` (dati di input)	Qualsiasi tipo di file di output specificato nel modello.	Qualsiasi formato può essere utilizzato nel tuo codice Python , ma per usufruire dei connettori dati, utilizzare il formato `.csv` . Per leggere e scrivere input e output in Python, utilizzare i comandi `get_input_stream("filename")` e `get_output_stream("filename")`. Vedere l'esempio di somma dell'API DOcplex

Limitazioni identificativo dati

Un nome file ha le seguenti limitazioni:

È limitato a 255 caratteri
Può includere solo caratteri ASCII
Non possono includere i caratteri /\?%*:|"<>, il carattere spazio o il carattere nullo
Impossibile includere _ come primo carattere

Dati di riferimento

quando si utilizzano asset di dati o asset di connessione per dati tabellari, utilizzare .csv come estensione dell'identificatore di dati nel campo " id, indipendentemente dal tipo di asset. Il connettore dati effettua le trasformazioni necessarie, in modo da poter caricare o salvare i dati senza doverne modificare il formato. È quindi possibile utilizzare lo stesso modello di Decision Optimization con molti tipi e formati di fonti di dati diversi, utilizzando un connettore di dati per fare riferimento sia ai dati di origine che a quelli di destinazione. Se si utilizzano altre estensioni di identificatori di dati, i dati vengono caricati o salvati come file binari di dati grezzi senza alcuna trasformazione. Per ulteriori informazioni, vedere Fonti di dati di input per i lavori di distribuzione di Decision Optimization e Dati di output per i lavori di distribuzione Decision Optimization.