IBM ILOG CP Optimizerは、実際の運用計画とスケジューリングの問題を解決するための、最適化の専門家のツールボックスを補完する必要かつ重要なツールです。ILOG CP Optimizerには、このような課題で必ず見られる側面的な制約を処理する堅牢なオプティマイザーが含まれています。ジョブ・ショップ、オープン・ショップ、フロー・ショップなどの純粋に専門的な問題については、先進の特殊なアルゴリズムが求める解に匹敵するソリューションを見つけ出します。
特定の組み合わせ最適化問題は、従来の数理計画法の技法では簡単に線形化して解くことができないものがあります。これらの問題に対処するために、ILOG CP Optimizerは、大規模な算術制約と論理制約に加えて、モデル・アンド・ラン開発プロセスのすべてのメリットを組み合わせ最適化にもたらす堅牢なオプティマイザーを提供します。
CP Optimizerのブラックボックス式について学ぶ
- インターバル（アクティビティー用）や累積分布関数（リソース用）などのスケジューリングに特化したモデリング機能を使用します。
- 早遅コスト、期間コスト、非実行コストを最適化することで、ビジネス目標をサポートします。
- スケジュールとタスクの依存関係の作業分解構造、および複数の実稼働モードをモデル化します。
- 有限容量のリソースと貯蔵をモデル化します。
- セットアップ時間をモデル化して、バッチに最適なサイズを定義するスケジュールを計算します。
- 施設配置、ルーティング、構成などのビジネス上の問題に対して、すべて異なる、パック、辞書、カウント、配布などの特殊な制約を使用します。
- モジュロ、整数除算、最小値、最大値、または決定変数によって値の配列をインデックスする式を含む算術式の全範囲と同様に、論理制約でモデル化します。
- 離散決定変数（ブール値または整数）を使ってモデル化します。
生産上の問題やスケジューリングのユースケースなど、制約プログラミングの応用をご覧ください。
最適化問題を解くエンドツーエンドのプロセスを体験できます。
ビジネス上の問題を数学的に表現して、効果的な分析意思決定支援アプリケーションを作成します。
ジョブ・ショップのスケジューリング問題に対するCP Optimizerのパフォーマンスの比較をご覧ください。
強力な意思決定最適化アルゴリズムを使用して、複雑な最適化モデルを構築し、それを解くことでユーザーが行うべき最善のアクションを特定します。
マルチクラウドのデータとAIプラットフォームであるIBM Cloud Pak for Data内で最適化と機械学習の手法を組み合わせることで、あらゆるクラウドとオンプレミスでAIモデルを構築、実行できます。
開発プラットフォームとGUIを構築し、データ分析と視覚化、シナリオ管理、共同計画、what-if分析をサポートします。
クラウド上の最適化ソフトウェアを使用すると、計画とスケジュール、サプライチェーン、資産管理の課題に対する最適なソリューションを迅速に見つけることができます。