モデル構築用のコードスニペット

最終更新: 2025年3月05日

Decision Optimization の実験でモデルを構築するためのコードスニペット

Python DOcplex またはOPLモデルの場合、モデルの構築に役立つコードスニペットを選択できます。コードスニペットを使用すると、最初からすべてのコードを入力しなくても、コードを追加・編集できるため、モデル構築をより迅速に行うことができます。

ビルドモデルビューで、コードスニペットアイコンをクリックしますコードスニペットペインを開きます。次に、プレビューを選択し、異なるコードスニペットをモデルに追加することができます。利用可能なコードスニペットの種類は、使用するモデリング言語（ Python DOcplexまたはOPL）とモデルの種類（数理計画モデルまたは制約プログラミングモデル）によって異なります。数理計画モデルの場合は、Optimizer は IBM CPLEX、制約プログラミングの場合はCP Optimizerです。

コードスニペットをプレビューし、カーソルのある場所に挿入するか、モデル内の特定の場所にコピー＆ペーストすることができます。

モデルのスケルトン

モデルのスケルトンコードのサンプルは、素早く開始するためのモデル構造を提供します。モデルのスケルトンを開く際には、モデルタイプに適したオプティマイザを選択する必要があります。使用するモデリング言語によっては、他のオプションも利用可能です。

Python モデル

データフレームコードスニペットは、準備データビューテーブルにある正しいテーブル名を自動的に使用して入力を定義します。探索ソリューションビューの出力を定義するための空の出力データフレームも提供されます。

プログレスリスナーのコードスニペットを使用して、ソリューションの進捗状況を監視するリスナーを作成し、中間ソリューションをキャプチャし、独自の条件に基づいてソリューションを停止することができます。このコードスニペットには、ソリューションの探索ビューで出力ソリューションテーブルを作成するために必要なコードも含まれています。