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Ferramenta De Otimização

Versão:
2022.3
Last modified: November 04, 2021

A ferramenta de otimização resolve programação linear (LP), programação linear de inteiros mistos (MILP) e problemas de otimização de programação quadrática (QP) usando modos de entrada de matriz, manual e de arquivo.

Esta ferramenta utiliza a ferramenta R. Vá para opções > Baixe ferramentas preditivas e entre no portal de downloads e licenças do Alteryx para instalar o r e os pacotes usados pela ferramenta r. Consulte Baixar e utilizar ferramentas preditivas.

O que é otimização?

A otimização tem aplicações amplas em muitas indústrias, como cadeia de suprimentos, transporte, serviços financeiros, varejo, telecomunicações e energia. As áreas de aplicação incluem otimização da cadeia de suprimentos, otimização de sortimento, otimização de portfólio, agendamento de força de trabalho e agendamento esportivo.

Um problema de otimização geralmente tem a seguinte forma matemática, consistindo em uma função objetiva (primeira equação), um conjunto de restrições (segunda equação) e uma especificação dos tipos (contínuo, inteiro, binário) e limites da decisão variáveis (terceira equação). O objetivo é geralmente encontrar os valores das variáveis de decisão que maximizam ou minimizam o objetivo, ao mesmo tempo que satisfazem todas as restrições subjacentes, tipos e limites.

Imagem da equação de otimização

Conectar entradas

Não são necessárias entradas para os modos de entrada manual ou arquivo. Para o modo de entrada Matrix, as entradas o e A são necessárias, mas B e Q são opcionais.

  • O âncora: (necessário para o modo de entrada da matriz) Use esta entrada para fornecer os nomes das variáveis de decisão, seus coeficientes na função objetiva e, opcionalmente, seus limites e tipos.
    • variável: (obrigatório) uma cadeia de caracteres, nomes de variáveis de decisão. Corresponde a x nas equações.
    • coeficiente: (exigido) um número, coeficiente de cada variável da decisão na função objetiva. Corresponde a c.
    • lb: (opcional) um número, limite inferior da variável de decisão. O valor padrão é 0.
    • UB: (opcional) um número, limite superior da variável de decisão. O valor padrão é INF (infinito positivo).
    • tipo: (opcional) um caractere, o tipo da variável de decisão, que pode ser C (contínuo), B (binário), ou i (inteiro). O valor padrão é C.
      Começando com o designer 11,0, você pode habilitar o mapeamento de campo de exibição para entrada âncora O opção para obter mais flexibilidade com nomes de campo.
  • Uma âncora: (necessário para modo de entrada de matriz) Use esta entrada para fornecer a matriz de restrição correspondente a a nas equações. Você pode organizar a matriz de duas maneiras diferentes:
    • Matriz densa:
      • Restrições em linhas: cada linha corresponde a uma restrição. O primeiro campo pode, opcionalmente, ser nomeado restrição para indicar o nome da restrição em cada linha, enquanto os nomes de campo restantes devem corresponder às variáveis de decisão definidas em o. Além disso, você pode incluir os campos dir e RHS para rolar a entrada B para isso.
        • Exemplo
          Se suas equações de restrição forem: x + 2y + 3z => 4 e x + y > = 1, as seguintes são todas as entradas legítimas para entrada a:
          Com campo de restrição:
            restrição x y Z
          1 C1 1 2 3
          2 C2 1 1 0

          Sem campo de restrição:

            variável C1 C2
          1 x 1 1
          2 y 2 1
          3 Z 3 0

          Incluindo dir e RHS:

            x y Z dir rhs
          1 1 2 3 4
          2 1 1 0 >= 1
      • Variáveis em linhas: cada linha corresponde a uma variável. O primeiro campo deve ser nomeado Variable, enquanto os nomes de campo restantes devem corresponder aos nomes de restrição. Note que isso corresponde à transposição da matriz a nas equações acima.
        A ordem de variáveis para Input o e Input a deve ser a mesma.
        • Exemplo:
          O seguinte é uma entrada legítima para a entrada a:
            variável C1 C2
          1 x 1 1
          2 y 2 1
          3 Z 3 0

          Começando com o designer 11,0, você pode usar outros nomes de campo para "restrição" ou "variável" e a ferramenta de otimização infere inteligentemente qual campo contém restrições e qual campo contém variáveis. No entanto, a Convenção de nomenclatura ainda é preferida e recomendada.

    • Matriz esparsa: Para conjuntos de restrições maiores, você pode especificar a matriz a em seu formulário de Slam . Ele consiste em três campos obrigatórios i, je v, onde i e j são índices de linha e coluna, respectivamente, e v é o valor diferente de zero do elemento Matrix. O modo matriz esparsa sempre pressupõe restrições em linhas.
  • B âncora: (obrigatório se ainda não for fornecido em a) Use esta entrada para fornecer o nome, direção e lado direito das restrições.
    • restrição: (opcional) uma seqüência de caracteres, o nome da restrição.
    • Dir: uma String, direção da desigualdade de restrição. Tem que ser > =,= or ==.>
    • RHS: um número, o lado direito da desigualdade, correspondente a b.
  • âncora Q: opcional. Use esta entrada para fornecer a porção quadrática da função objetiva, para problemas de programação quadráticas. Corresponde a Q nas equações. Você pode especificá-lo como uma matriz densa ou como uma matriz esparsa.
    • Matriz densa: os nomes de campo devem corresponder aos nomes de variáveis de decisão definidos em o.
    • Matriz esparsa: os nomes de campo são i, je v, onde i e j são índices de linha e coluna, respectivamente, e v é o valor diferente de zero do elemento Matrix associado.

Modos de entrada

Selecione o modelo como matrizes

O modo Matrix suporta uma matriz densa ou esparsa (Slam). As entradas o e a são necessárias para o modo de entrada Matrix.

Selecione o tipo de problema:

  • Programa linear: Padrão LP Restrições lineares objetivas e lineares com variáveis de decisão contínuas.
  • Programa inteiro misto: MILP Restrições lineares objetivas e lineares com variáveis de decisão binárias ou inteiros, juntamente com variáveis de decisão contínuas.
  • Programa quadrático: QP Restrições objetivas e lineares quadráticas com variáveis de decisão contínuas.

Selecione Solver:

  • Glpk: (padrão) para programas lineares e inteiros mistos programas lineares
  • Symphony: para programas lineares e programas inteiros mistos. Ele geralmente executa melhor do que Glpk para MILP.
  • Quadprog: para programas quadráticas.

Maximizar objetivo?: Ative esta opção se você quiser maximizar a função objetiva. Caso contrário, a ferramenta minimiza a função objetiva.

Selecione o modo de restrição para a âncora de entrada a: para obter detalhes, consulte conectar entradas acima.

  • Matriz densa, restrições em linhas Padrão
  • Matriz densa, variáveis em linhas
  • Matriz esparsa (SLAM)

Mapeamento do campo de exibição para a âncora de entrada O: Opcional Input o requer a variávelde palavras reservadas, coeficiente, lb, UBou tipo para os nomes de campo da tabela de entrada. Se você usar nomes de campo diferentes, ou se os nomes de campo contiverem espaço em branco entrelinhamento ou à direita, ocorrem erros. Habilitando essa opção, você pode mapear os campos existentes para os campos de variável, coeficiente, lb, UBe tipo correspondentes sem a etapa extra de usar uma ferramenta Select para alterar os nomes dos campos.

Inserir o modelo manualmente

Este modo oferece uma interface interativa onde você pode especificar objetivos e restrições diretamente. A análise de sensibilidade está disponível para problemas de programação linear.

Selecionar tipo de problema

  • Programa linear: (LP) restrições lineares objetivas e lineares com variáveis de decisão contínuas.
  • Programa inteiro misto: (MILP) lineares objetiva e linear restrições com binário ou inteiro variáveis de decisão, juntamente com variáveis de decisão contínua.
  • Programa quadrática: (QP) restrições quadráticas objetivas e lineares com variáveis de decisão contínuas.

Selecione Solver: Glpk (para programa linear e programa inteiro misto), Symphony (para programa linear e programa inteiro misto), ou quadprog (para o programa quadrático).

Maximizar objetivo? : Ative esta opção se este for um problema de maximização.

Listade variáveis: especifique uma lista separada por vírgulas de nomes de variáveis de decisão.

Objetivo: especifique uma função objetiva a ser maximizada ou minimizada.

Restrições: especifique as restrições. Certifique-se de que todas as variáveis na restrição estão no lado esquerdo do sinal de desigualdade/igualdade. (por exemplo, o Solver falhará para a restrição 2x > = y + 4, mas será executada com êxito para a restrição 2x-y > = 4. Embora ambas as equações sejam matematicamente equivalentes, a segunda atende aos requisitos do Solver.)

Limitese tipos: Especifique os limites e tipos.

Especificar o modelo de um arquivo

Este modo suporta entrada de arquivo modelo padrão do setor.

Selecione tipode arquivo: CLPEX_LP, MathProgou MPS_Free.

Selecione Solver: glpk (para programa linear e programa inteiro misto), Symphony (para programa linear e programa inteiro misto), ou Quadprog (para o programa quadrático).

Selecione arquivo: especifique um arquivo de modelo de otimização.

Visualizar a saída

  • âncora: esta saída fornece um painel interativo da solução.
  • D âncora: esta saída consiste em três tabelas separadas por pipe: Resumo, variáveis e restrições. Eles podem ser usados upstream no fluxo de trabalho para criar relatórios e painéis.
  • S âncora: esta é uma saída de dados simples que consiste em uma única tabela com o valor ideal da função objetiva e as variáveis de decisão. Para problemas que consistem apenas em variáveis de decisão binárias (0/1), esta tabela contém apenas os valores que são 1.
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