Um ein Decision Optimization -Modell in einem Experimentzu erstellen, klicken Sie in der Seitenleiste auf Modell erstellen .

Sie können ein Modell auf folgende Arten erstellen oder importieren:

• Modeling Assistant -ein unterstützter Modus zum Formulieren von Modellen in natürlicher Sprache
• Python (DOcplex -Code)-eine native Python -API für Decision Optimization
• OPL (Optimization Programming Language)-eine mathematische Programmiermodellierungssprache für Decision Optimization
• LP (CPLEX)-ein algebraisches Format für den CPLEX-Solver (Software zur Lösung von Decision Optimization -Modellen)
• CPO-Code (Constraint Programming Optimizer)-ein Format für Einschränkungsprogrammierungsmodelle für den CP Optimizer-Solver
• Modell für vorhandene Notebooks oder Dateien einschließlich der Dateien .py, .mod, .mps, .lpund .cpo importieren

Wenn Sie die Ansicht Modell erstellen zum ersten Mal öffnen, müssen Sie einen dieser Modi im Modellassistenten auswählen.

Wenn Sie mit der Erstellung eines Modells in einem Modus beginnen und dann erneut mit einem anderen Modus beginnen möchten, klicken Sie auf das Symbol Ersetzen , um zum Modellassistenten zurückzukehren. Wenn Sie Ihr Modell ersetzen, wird das vorherige Modell gelöscht.

Wenn Sie eine Codemethode auswählen, können Sie Ihre Modellformulierung im Texteditor eingeben.

Dieses Modell stammt aus der Diät-Stichprobe. Anhand der Daten analysiert das Modell die Anforderungen einer gesunden Ernährung und die verfügbaren Ressourcen und gibt die besten Mengen verschiedener Lebensmitteltypen vor.

Wenn Sie Ihre Modellformulierung in der Ansicht Modell erstellen bearbeiten, wird Ihr Inhalt automatisch gespeichert und die Letzte gespeicherte Zeit wird angezeigt.

Wenn Sie die Bearbeitung Ihres Modells abgeschlossen haben, können Sie es lösen, indem Sie auf die Schaltfläche Ausführen klicken.

Weitere Informationen

• Eine Anleitung zur Formulierung von Modellen mit dem Modeling Assistant finden Sie unter Formulieren und Ausführen eines Decision Optimization: Planung des Hausbaus.
• Eine Anleitung zur Erstellung von Python komplexen Modellen finden Sie unter Lösen und Analysieren eines Decision Optimization: das Ernährungsproblem.
• Weitere Informationen über OPL-Modelle finden Sie unter Decision Optimization OPL-Modelle.