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知识模型中优化和模拟决策内容有哪些

优化是构建决策管理系统时需要的五个关键功能之一。这些功能可以一步步地加入,还能根据公司的资源和业务需求来扩展。

优化套件是一个用来定义和解决“决策模型”的环境,还能模拟多个相似决策模型之间的差异。优化套件让建模者或业务分析师能定义业务目标和一组约束,然后“解决”这个问题,看看怎样才能把业务运营得最好。优化套件支持运筹学或管理科学这类内容。

在决策管理系统的背景下,优化有三个主要用途:

  1. 如果决策的答案很复杂,涉及到很多元素,那么优化这些元素的选择可能会很有用。
  2. 如果决策的答案只是一个元素,那么在多个决策中进行优化可能会很有用,这样就能最有效地把可用的答案分配给每个特定的决策。
  3. 在审查可能的决策策略时,作为决策分析的一部分,优化可以用来调整或选择这些策略。

概述

优化套件是一个用来定义和解决数学模型的环境,还能模拟多个相似决策模型之间的差异。优化套件让建模者或业务分析师能定义业务目标和一组约束,然后“解决”这个问题,看看怎样才能把业务运营得最好。优化套件支持运筹学或管理科学这类内容。

在决策管理系统的背景下,优化实际上有三种用途:

  1. 如果决策的答案很复杂,涉及到很多元素,那么优化这些元素的选择可能会很有用。
  2. 如果决策的答案只是一个元素,那么在多个决策中进行优化可能会很有用,这样就能最有效地把可用的答案分配给每个特定的决策。
  3. 在审查可能的决策策略时,作为决策分析的一部分,优化可以用来调整或选择这些策略。

优化能让组织找到严重受限问题的可行解决方案,或者通过找到最有利可图、最快或最便宜的资源组合来最大化从受限资源中获得的价值。优化和业务规则以及预测分析在几个方面都不一样:

  1. 业务规则是绝对的,但优化不需要。比如,业务规则只在某些条件下才允许给某人提供要约,而优化模型可能会根据要约最有效的地方来分配要约。
  2. 当业务规则很多且可能相互矛盾时,优化可能是有效的,因为它允许在业务规则需要定义的条件下在值之间进行权衡。
  3. 分析模型是通过分析历史数据创建的,而优化模型则是根据业务知识明确构建的,可以使用历史数据来看看模型在过去是怎么工作的(尽管这不是必需的)。
  4. 由于预测分析模型是单独构建和执行的,所以它们通常执行得很快。相比之下,优化模型每次使用时都必须求解,这可能需要很多时间和资源。

架构

优化套件需要支持一系列活动:

  1. 使用变量、目标函数和硬约束和软约束将约束优化问题定义为决策模型。
  2. 解决这个问题,通常需要多次解决,因为问题的元素会发生变化并重新评估。
  3. 与各种数据源集成,以便可以引入数据并通过定义的优化模型运行。这些数据源可能是组织内部的系统或外部数据。
  4. 由非技术用户模拟和比较不同的场景,以了解未来可能的最佳选择是什么。

优化套件让建模者和业务分析师能够管理权衡和约束,以找到最佳行动。优化套件需要以下元素。

功能

优化模型开发

定义优化模型的核心是建模语言。有些优化套件有自己的语言,但也有一些流行的语言,一些求解器可以支持多种语言。大多数优化套件会提供优化模型开发环境,适合建模者使用其中一种或多种语言指定模型。这个环境可能基于商用IDE,比如Eclipse或VisualStudio。

优化模型调试

调试和分析工具让建模者可以检查和更改模型来纠正发现的问题——查找冲突、放宽约束或分析性能。模型可能很复杂,甚至无法解决,所以分析和调试工具对于定义可行的模型至关重要。

求解器

大多数优化套件包括多个引擎或求解器,它们将数学技术应用于开发的模型以“解决”这些模型中定义的问题。这些求解器可以针对不同类型的问题,比如线性规划问题、混合整数问题、二次问题和混合整数二次问题等。这些求解器可以用来运行场景,以找到可以批量加载到生产系统中的最佳操作,或者可以在决策服务中执行以作为单个决策的一部分解决优化问题。此外,还有许多独立的求解器可用。

数据管理

优化模型是手工编码或构建的,但场景通常涉及大量数据,通常来自多个数据源。优化套件必须能够连接到各种结构化和非结构化数据源以及各种平面文件并从中检索信息,并将这些数据呈现给场景分析。

场景分析

许多优化问题需要一个界面,允许业务分析师或业务用户基于这些模型和相关数据运行和比较场景。这种场景分析涉及丰富的可视化,以及将现实世界的历史数据带入系统以运行模型的能力。优化套件包括场景分析接口或为给定模型快速生成此类接口的能力。

部署

优化结果可以以多种不同的方式部署。优化套件中的部署工具可能支持将模型部署为结果或建议,将模型打包以在运行时针对在另一个环境中运行的求解器运行,或将最佳操作转换为模仿最佳操作分配的规则。

存储库

优化套件应提供企业级存储库,用于存储和管理优化模型和相关场景。这个存储库可能是一个完整的决策管理存储库,还存储业务规则和预测分析模型。它应该提供访问控制和安全性、对模型所做更改的审计跟踪和版本控制。

Together规则引擎在这方面很有经验,专注于帮助客户使用决策管理、业务规则和高级分析技术构建以决策为中心、以行动为导向的系统和流程。让客户快速有效地采用决策建模并将其集成到他们的系统中。我们的客户包括保险、银行、医疗、制造、供应链、物联网、电信、电商、健康管理和零售等领域的领先公司。


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