모델 구축을 위한 코드 조각
Python 의 DOcplex 또는 OPL 모델의 경우, 모델을 구축하는 데 도움이 되는 코드 조각을 선택할 수 있습니다. 코드 조각을 사용하면 코드를 처음부터 입력하지 않고도 코드를 추가하고 편집할 수 있으므로 모델 구축 속도가 빨라집니다.
빌드 모델 보기에서 코드 조각 아이콘 
을 클릭하여 코드 조각 창을 엽니다. 그런 다음 미리 보기를 선택하고 모델에 다른 코드 조각을 추가할 수 있습니다. 사용할 수 있는 코드 스니펫의 유형은 사용 중인 모델링 언어( Python DOcplex 또는 OPL)와 모델 유형(수학 프로그래밍 또는 제약 조건 프로그래밍 모델)에 따라 다릅니다. IBM 수학 프로그래밍 모델의 경우, 최적화 프로그램 은 CPLEX이고 제약 조건 프로그래밍의 경우 CP 최적화 프로그램입니다.
코드 조각을 미리 보고 커서가 있는 곳에 삽입하거나, 복사하여 모델의 특정 위치에 붙여넣을 수 있습니다.
모델 스켈레톤
모델 스켈레톤 코드 스니펫은 빠르게 시작할 수 있도록 모델 구조를 제공합니다. 모델 스켈레톤을 열 때, 모델 유형에 적합한 최적화 도구를 선택해야 합니다. 모형 언어에 따라 다른 옵션을 사용할 수 있습니다.
Python 모델
데이터 프레임 코드 스니펫은 자동으로 입력값을 정의하기 위해 데이터 보기 테이블 준비 에서 발견되는 올바른 테이블 이름을 사용합니다. 또한 Explore 솔루션 보기 에 대한 출력을 정의할 수 있도록 빈 출력 데이터 프레임이 제공됩니다.
진행 상황 리스너 코드 스니펫을 사용하여 솔루션 진행 상황을 모니터링하고, 중간 솔루션을 캡처하고, 자체 기준에 따라 해결을 중단하는 리스너를 만들 수 있습니다. 이 코드 조각은 또한 Explore 솔루션 보기 에서 출력 솔루션 테이블을 만드는 데 필요한 코드를 제공합니다.
OPL 모델
입력 튜플 코드 조각은 Prepare data view 테이블에 있는 올바른 테이블 이름과 데이터 유형을 자동으로 사용하므로 모델 입력을 보다 빠르고 쉽게 정의할 수 있습니다. 데이터 정의에 사용할 튜플 이름 접두사를 정의할 수도 있습니다.
자세히 알아보기
- Python DOcplex 모델 생성에 대한 튜토리얼은 ' Decision Optimization 모델의 해결 및 분석: 다이어트 문제 '를 참고하세요.
- OPL 모델에 대한 자세한 정보는 Decision Optimization OPL models을 참조하십시오.