IBM ILOG CPLEX CP Optimizer

Используйте программирование в ограничениях для составления оптимизированных графиков и решения других сложных проблем оптимизации.

IBM ILOG CPLEX CP Optimizer использует возможности программирования в ограничениях для решения задач подробного планирования и других комбинаторных задач в области оптимизации.

IBM ILOG CPLEX CP Optimizer позволяет справиться со сложными практически-ориентированными задачами календарного планирования кадровых ресурсов, загрузки оборудования или этапов рабочего процесса. IBM ILOG CPLEX CP Optimizer — это решающая программа на основе программирования в ограничениях, которая обеспечивает решение модельных и других задач с использованием мощных алгоритмов распространения и поиска ограничений.

• Поддержка достижения бизнес-целей путем оптимизации затрат, связанных с опережением графиков или отставанием от них, продолжительностью процессов и неисполнением обязательств.
• Моделирование структуры распределения работ, взаимозависимостей задач, а также множества производственных режимов.
• Моделирование ресурсов и хранилищ с предельной емкостью.
• Моделирование времени наладки с целью расчета графиков, которые задают наиболее оптимальные объемы серий.
• Поиск оптимальных решений для задач комбинаторной оптимизации, которые влияют на рабочие процессы.
• IBM ILOG CPLEX CP Optimizer входит в состав ПО IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, которое сочетает в себе и упрощает предлагаемые компанией IBM продукты для разработки, решения и внедрения моделей оптимизации. Это программное обеспечение предоставляет в виде единого пакета все функциональные возможности, которые ранее были доступны в разных продуктах и компонентах, открывая доступ ко всем инструментам и технологиям на стадиях создания прототипов и разработки.
• IBM ILOG CPLEX Optimizer (US) предоставляет доступную и простую в использовании технологию оптимизации на базе математического программирования, которая представляет собой гибкий и высокоэффективный инструмент для решения задач линейного, частично-целочисленного, квадратичного и квадратично-ограниченного программирования.
• Последняя версия IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.2 предлагает более быстрые решения для задач частично-целочисленного программирования (особенно, когда речь идет о многопроцессорных компьютерах), улучшенные возможности подключения к инструментам моделирования от сторонних разработчиков, новые графические представления в интегрированной среде разработки (включая диаграммы Ганта и кумулятивные функции), улучшенную синтаксическую поддержку для детальных моделей графиков, а также поддержку дополнительных API-интерфейсов для поиска и воспроизведения при программировании в ограничениях.

Узнайте об этом больше

• Подробности о продукте (US)

Приобретение IBM ILOG CPLEX CP Optimizer

РазвернутьСвернуть

• Support business goals by optimizing earliness and tardiness costs, duration costs and non-execution costs

• Model the work breakdown structure of the schedule, task dependencies as well as multiple production modes

• Model finite capacity resources and reservoirs

• Model setup times to compute schedules that define the best possible sizes for batches

• Find optimized solutions to combinatorial optimization problems affecting your operations

• IBM ILOG CPLEX CP Optimizer is a component of IBM ILOG CPLEX Optimization Studio, which combines and simplifies IBM’s product offerings for optimization model development, solving, and deployment. It offers in a single package, all the functionality that was previously available among an array of product and component configurations, making all tools and technologies available during prototyping and development.

• IBM ILOG CPLEX Optimizer provides a complimentary optimization technology based on mathematical programming that provides flexible, high-performance solving linear programming, quadratic programming, quadratically constrained programming and mixed integer programming problems.

• Latest version: IBM ILOG CPLEX Optimization Studio 12.4 offers improved access to predictive analytics tools with the connector to IBM SPSS Modeler. The connector enables CPLEX Optimization Studio to read data directly from SPSS Modeler streams and to visualize SPSS streams in CPLEX Optimization Studio's integrated development environment. This makes an integrated modeling environment for prescriptive and predictive analytics available to professionals using multiple advanced techniques. The CPLEX Optimizers offer significant performance gains both for mathematical- and constraint-programming. Additional enhancements include computation of dual values for second-order cone constraints in quadratic models, used especially in finance applications, and deterministic parallel search for constraint programming models, used especially in detailed scheduling. A new component, IBM ILOG CPLEX Enterprise Server, provides the capability to deploy OPL projects in enterprise environments using a client-server architecture, separating the computationally intensive algorithms of the CPLEX Optimizers onto dedicated hardware to alleviate the burden on more routine data handling and user interface tasks on database servers and desktop clients.

• For modeling activities or processes that may or may not be executed in the final schedule

• Tasks can be grouped to match the work breakdown structure of a problem

• Can model dependencies between tasks

• Can include a delay

• Can be applied to group of intervals

• Express typical scheduling costs such as tardiness costs, completion costs or total duration

• The presence status of an optional interval can be used to express completion costs or resource costs

• Can be applied to group of intervals

• Specify limits on the number of tasks that can be performed in parallel with a common resources

• Set constraints on inventory levels

• State that some tasks cannot start or end on some dates

• State that some tasks that cannot overlap some dates

• Define resource breaks

• State that resource productivity changes over time

• The all-different constraint: enforces uniqueness for each variable in an array

• The pack constraint: packs items into containers with finite capacity in one dimension (time, weight, budget etc.)

• The lexicographic constraint: enforces a lexical ordering between groups of decision variables and is convenient to break symmetries

• The count expression

• The standard deviation expression

• Define possible assignments for arrays of decision variables. They can be used, for instance, to model allowed transitions in a sequencing problem.

• Intro to CP

• CP vs. MP

• Practical Scheduling Examples

• Detailed Scheduling

• IBM ILOG CPLEX CP Optimizer Spec Sheet (PDF, 221KB)

• Learn more

• Library

• Discussion Forums

• Academic Initiative

• Partners

• DeveloperWorks