1.2. Высокопроизводительный механизм математического программирования ibm ilog cplex
Оптимизация позволяет преобразовать бизнес задачи в математические модели и после их обработки с использованием сложных алгоритмов IBM ILOG CPLEX получить точные, логически обоснованные решения.
Когда применяется оптимизация?
Рисунок 1.4 – Применение оптимизация
Как происходит оптимизация с ILOG CPLEX?
Рисунок 1.5 – Платформа iLOG
На платформе iLOG сегодня выполняется поддержка более 1,000 коммерческих клиентов.
Более 160 компаний из списка Global 500 имеют специальную настройку аналитического принятия решения на базе ILOG Optimization.
С IBM ILOG CPLEX можно повысит эффективность, ускорит реализацию стратегий и можно добиваться большей прибыльности. Технология математической оптимизации IBM ILOG CPLEX рационализирует принятие решений, что обеспечивает эффективное использование ресурсов.
С помощью IBM ILOG CPLEX уже можно решит сложные задачи, требовавшие учета миллионов ограничений и переменных. IBM демонстрирует впечатляющие темпы усовершенствования продуктов и располагает значительными ресурсами для поддержки заказчиков.
IBM ILOG CPLEX предоставляет все возможности, необходимые для решения масштабных, практически-ориентированных задач по оптимизации, и обеспечивает скорость, которой требуют современные интерактивные приложения.
IBM ILOG CPLEX предоставляет гибкие и высокопроизводительные средства оптимизации для решения задач, связанных с линейным, квадратичным программированием, программированием с квадратичными ограничениями и частично-целочисленным программированием.
Обширная база уже установленных продуктов позволяет нам улучшать IBM ILOG CPLEX с каждым выпуском. Каждая новая функция тестируется с использованием самой большой в мире библиотеки разнообразных моделей.
Гибкие интерфейсы:разработчики могут использовать самые разные способы взаимодействия с IBM ILOG CPLEX во время разработки и внедрения приложений.
В IBM ILOG CPLEX 12.0 реализованы последние улучшения, направленные на повышение скорости и гибкости решения задач, в частности, ускорено частично-целочисленное программирование, распараллеливание выполнения включено по умолчанию, а также добавлены новые коннекторы для распространенных программных продуктов.
Поддерживаемые операционные системы: AIX, HP Unix, Linux, Macintosh, Sun Solaris, Windows.
Пакет CPLEX Optimization Studio ускоряет разработку и внедрение моделей оптимизации, сочетая в себе механизмы ведущих решающих программ с тесно интегрируемой средой разработки и языком моделирования.
Предлагаемый продукт поможет ускорить процессы разработки и внедрения моделей оптимизации при помощи линейного, квадратичного, частично-целочисленного программирования, программирования в ограничениях и составления графиков с учетом ограничений. Он гарантирует надежную разработку и техническое обслуживание за счет простого и понятного языка моделирования, а также интуитивно понятных инструментов для тестирования, профилирования и настройки моделей.
CPLEX -пакет программного обеспечения (решатель), предназначенный для решения задач линейного и квадратичного программирования, в том числе целочисленного программирования.
Пакет получил свое название в честь симплекс-метода, реализованного на языке программирования С, но теперь пакет предоставляет различные методы оптимизации с интерфейсом на других языках программирования. Был разработан Робертом Биксби (Robert Bixby). Коммерческая версия была представлена в 1988 году компанией CPLEX Optimization Inc., которая была поглощена компанией ILOG в 1997 году. В свою очередь, ILOG была куплена корпорацией IBM в январе 2009 года. Сейчас пакет CPLEX разрабатывается разработчиками IBM.
CPLEX через абстрактный слой (Concert) может использовать API языков C++, C#, and Java, а также Python через интерфейс С. Пакет можно использовать в связке с Microsoft Excel и MATLAB. Отдельно приложение Interactive CPLEX Optimizer может быть использовано для отладки и других задач.
CPLEX можно использовать в ряде коммерческих систем моделирования (AMPL, GAMS, AIMSS и OPL Development Studio), а также некоторых свободных (OpenOpt, PuLP).