インポートされたデータの参照とモデルでの解の出力の定義

最終更新: 2024年8月12日

Decision Optimization エクスペリメントでのモデル内のインポートされたデータの参照

Python DOcplex モデルまたは OPL モデルの場合、以下の構文を使用して、インポートされたデータを参照できます。

Python モデル

Python DOcplex モデルの場合、エクスペリメント UI の 「データの準備」ビュー でインポートしたデータには、入力辞書からアクセスできます。インポートしたデータにアクセスするには、構文 inputs['tablename']を使用して各表を定義する必要があります。例えば、次のコード行では、food は diet_foodという表から定義されたエンティティーです。

food = inputs['diet_food']

同様に、エクスペリメント UI の「ソリューションの探索」ビューに表を表示するには、構文 outputs['tablename']を使用してそれらを指定する必要があります。例:

outputs['solution'] = solution_df

solutionという出力テーブルを定義します。 Python モデルのエンティティー solution_df がこのテーブルを定義します。

この国会の例は、 DO-samplesの Model_Builder フォルダーにあります。実験UIでインポートして実行（解く）するには、Decision Optimizationモデルの解と分析：ダイエット問題を参照してください。

OPL モデル

OPLモデルでは、tuplesetインポートした各テーブルについて、データを準備するビューそして同じ名前を持つ。各タプルセットのスキーマには、テーブルと同じ数の列があり、同じフィールド名を使用する必要があります。例えば、「Prepare data」ビューに、属性 name, demand, insideCost, および outsideCostを持つ Product という入力表がある場合、OPL モデルには以下の定義が含まれている必要があります。

tuple TProduct {
   key string name;
   float demand;
   float insideCost;
   float outsideCost;
 };

{TProduct}     Product = ...;

OPL入力としてタプルとタプルセットのみを使用するという制限は、データソースとの統合を容易にするためです。例えば、SQLデータ・ソースにアクセスして、最小限の労力でデータ・ストリームすることができます。NoSQLデータ・ソースにアクセスして、データを自動的にテーブルに変換することができます。必要であれば、最適化モデル開発者は、最適化中に他のデータ構造にデータを取り込むためにデータを再設計できますが、この操作が入力データまたは出力データに影響しないようにしてください。

同様に、ソリューションを探すビューを定義する必要がありますtuplesetOPL モデルのこの出力テーブル用です。例えば、以下のコードは、解に 3 つの列を持つ出力表を生成します。

/// solution
 tuple TPlannedProduction {
   key string productId;
   float insideProduction;
   float outsideProduction;
 }

{TPlannedProduction} plan = {<p.name, Inside[p], Outside[p]> | p in Products};

DO-samplesのModel_Builderフォルダに、パスタ製造問題のOPLモデル例があります。すべてのサンプルをダウンロードして解凍できます。関連する製品とバージョンのサブフォルダーを選択します。