构建并解决复杂的优化模型，以确定可能的最佳操作。
利用数据科学改变您的业务决策
IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 是一款规范性分析解决方案，它支持使用数学和约束规划来快速开发和部署 Decision Optimization 模型。借助此 Decision Optimization 技术，您可以：
- 优化您的业务决策
- 快速开发和部署优化模型
- 创建可显著改善业务成果的实际应用软件
将业务问题转化为优化模型，并使用经验证的优化求解器来进行求解。
使用 CPLEX Optimizer 和 CP Optimizer 等强大的求解器来发现数学规划、约束规划和基于约束的模型。
在本地、云和混合部署选项中进行选择，通过数学规划和约束规划成功提供预防性分析。
CPLEX 专为各行业的高吞吐量、大规模优化场景打造，支持借助单纯形法和障碍法等先进算法，结合分支定界、割平面法及预解技术，求解 LP、MIP、MIQCP 与 SOCP 模型。
使用 CP Optimizer 求解含离散变量的组合模型并处理调度问题。利用时间约束、整数变量和域缩减实现高效求解。适用于跨行业的资源规划、员工排班、制造优化、打包、分配及其他复杂组合挑战。
使用 OPL（优化编程语言）对复杂优化问题进行建模，这是一种声明式语言，原生支持集合、数组、元组以及线性和非线性约束。它还支持特定于调度的结构，如区间（活动）和累积函数（资源）。与通用编程语言相比，这简化了建模过程。
集成开发环境 (IDE) 具备约束感知编辑器、项目管理器和解决方案可视化器。对于基于 OPL 的开发，可在本地或 IBM Cloud 上调试、分析和运行模型，拥有完全的控制权和透明度。支持通过 JavaScript 进行脚本编写。
CPLEX 专为各行业的高吞吐量、大规模优化场景打造，支持借助单纯形法和障碍法等先进算法，结合分支定界、割平面法及预解技术，求解 LP、MIP、MIQCP 与 SOCP 模型。
使用 CP Optimizer 求解含离散变量的组合模型并处理调度问题。利用时间约束、整数变量和域缩减实现高效求解。适用于跨行业的资源规划、员工排班、制造优化、打包、分配及其他复杂组合挑战。
使用 OPL（优化编程语言）对复杂优化问题进行建模，这是一种声明式语言，原生支持集合、数组、元组以及线性和非线性约束。它还支持特定于调度的结构，如区间（活动）和累积函数（资源）。与通用编程语言相比，这简化了建模过程。
集成开发环境 (IDE) 具备约束感知编辑器、项目管理器和解决方案可视化器。对于基于 OPL 的开发，可在本地或 IBM Cloud 上调试、分析和运行模型，拥有完全的控制权和透明度。支持通过 JavaScript 进行脚本编写。
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CPLEX Optimization Studio 非常敏捷，可以为任何场景提供答案。它能够帮助我们做出更好的决策，为未来做好准备。 ”