IBM ILOG CP Optimizer는 실제 운영 계획 및 스케줄링 문제를 해결하기 위한 최적화 전문가의 툴 박스를 보완하는 필수적이고 중요한 툴입니다. ILOG CP Optimizer에는 이러한 문제에서 항상 찾을 수 있는 부수적인 제약조건을 처리하는 강력한 최적화 기능이 포함되어 있습니다. 잡샵(job-shop), 오픈샵(open-shop) 및 플로우샵(flow-shop)과 같은 순수 학문적 문제의 경우, ILOG CP Optimizer는 최첨단 전문 알고리즘이 찾은 솔루션과 비슷한 수준의 솔루션을 찾아냅니다.
특정 조합 최적화 문제는 기존의 수학적 프로그래밍 방법으로는 쉽게 선형화하여 해결할 수 없습니다. ILOG CP Optimizer는 이러한 문제를 처리하기 위해 대량의 산술 및 논리적 제약조건을 제공할 뿐만 아니라 모델링 및 실행 개발 프로세스의 모든 이점을 조합 최적화에 적용하는 강력한 최적화 기능을 제공합니다.
CP Optimizer의 블랙박스 표현식에 대해 알아보기
- 간격(활동의 경우) 및 누적 함수(리소스의 경우)와 같이 스케줄링에 특화된 모델링 기능을 사용합니다.
- 초기 및 태만 비용, 기간 비용, 미실행 비용을 최적화하여 비즈니스 목표를 지원합니다.
- 일정 및 작업 종속성의 작업 분류 구조와 여러 생산 모드를 모델링합니다.
- 유한한 용량의 리소스와 저장소를 모델링합니다.
- 설정 시간을 모델링하여 배치에 가장 적합한 크기를 정의하는 일정을 계산합니다.
- 시설 위치, 라우팅, 구성과 같은 비즈니스 문제에 대해 'all-different', 'pack', 'lexicographic', 'count', 'distribute'와 같은 특수 제약조건을 사용합니다.
- 논리적 제약조건은 물론 'modulo', 'integer division', 'minimum', 'maximum' 또는 표현식을 비롯한 광범위한 산술 연산식으로 모델링하여 의사결정 변수에 따라 값 배열을 색인화합니다.
- 개별 의사 결정 변수(부울 또는 정수)로 모델링합니다.
프로덕션 문제와 스케줄링 사용 사례 등 제약조건 프로그래밍의 응용 분야를 살펴보세요.
최적화 문제 해결을 위한 엔드투엔드 여정을 경험해 보세요.
비즈니스 문제를 수학적으로 표현하여 효과적인 분석 의사 결정 지원 애플리케이션을 만듭니다.
잡샵(job shop) 스케줄링 문제에 대한 CP Optimizer 성능 비교에 대해 알아보세요.
강력한 의사 결정 최적화 알고리즘을 사용하여 복잡한 최적화 모델을 구축하고 문제를 해결하여 사용자가 취해야 할 최선의 조치를 파악합니다.
모든 클라우드와 온프레미스에서 AI 모델을 구축하고 실행할 수 있는 멀티클라우드 데이터 및 AI 플랫폼인 IBM Cloud Pak for Data 내에서 최적화와 머신 러닝 기술을 결합할 수 있습니다.
이 플랫폼을 사용하여 개발 플랫폼과 GUI를 구축하고, 데이터 분석 및 시각화, 시나리오 관리, 협업 계획 및 가정(what-if) 분석을 지원할 수 있습니다.
클라우드의 최적화 소프트웨어를 사용하여 계획 및 일정, 공급망, 자산 관리 문제에 대한 최적의 솔루션을 빠르게 찾을 수 있습니다.