IBM ILOG CP Optimizer es un complemento necesario e importante de la caja de herramientas del especialista en optimización para resolver problemas de planificación y programación operativa del mundo real. ILOG CP Optimizer contiene un optimizador sólido que maneja las restricciones laterales que se encuentran invariablemente en este tipo de retos. Para problemas puramente académicos como job-shop, open-shop y flow-shop, encuentra soluciones comparables a las encontradas por algoritmos especializados de última generación.
Ciertos problemas de optimización combinatoria no pueden linealizarse fácilmente y resolverse con los métodos tradicionales de programación matemática. Para tratar estos problemas, ILOG CP Optimizer proporciona un amplio conjunto de restricciones aritméticas y lógicas, así como un optimizador sólido que aporta a la optimización combinatoria todos los beneficios de un proceso de desarrollo basado en modelo y ejecución.
Conozca las expresiones de caja negra en CP Optimizer
- Utilice funciones de modelado especializadas en la planificación como los intervalos (para las actividades) y las funciones cumul (para los recursos).
- Respalde los objetivos empresariales optimizando los costes de anticipación y tardanza, los costes de duración y los costes de no ejecución.
- Modele la estructura de desglose de trabajo de la planificación y las dependencias de las tareas, así como de varios modos de producción.
- Modele recursos y embalses de capacidad finita.
- Modele los tiempos de configuración para calcular planificaciones que definan los mejores tamaños posibles para los lotes.
- Utilice restricciones especializadas como todas diferentes, de paquete, lexicográficas, de recuento y de distribución para problemas empresariales como la ubicación de instalaciones, el direccionamiento y la configuración.
- Modele con restricciones lógicas, así como con una gama completa de expresiones aritméticas, entre las que se incluyen el módulo, la división entera, el mínimo, el máximo o una expresión, que indexa una matriz de valores mediante una variable de decisión.
- Modele con variables de decisión discretas (booleanas o enteras).
Explore las aplicaciones de programación con restricciones, incluyendo problemas de producción y casos prácticos de planificación.
Experimente el recorrido de punta a punta de la resolución de un problema de optimización.
Represente matemáticamente los problemas empresariales para crear aplicaciones analíticas eficaces de apoyo a la toma de decisiones.
Conozca la comparación del rendimiento de CP Optimizer para un problema de planificación de un job shop.
Diseñe y resuelva complejos modelos de optimización para identificar las mejores acciones posibles que deben realizar sus usuarios mediante potentes algoritmos de optimización de toma de decisiones.
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Utilice esta plataforma para diseñar una plataforma de desarrollo y una interfaz gráfica de usuario, y sustente el análisis y la visualización de datos, la gestión de escenarios, la planificación colaborativa y el análisis hipotético.
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