Предписывающая аналитика отвечает на вопрос: что делать? Теория исследования операций и математическое программирование представляют собой инструмент для получения ответа на этот вопрос. В рамках проекта Make Optimization Simple рассказываю о классических постановках задач, их трансляцию в задачи математического моделирования и оптимизации.
В этом репозитории вы найдете коллекцию Jupyter блокнотов с описанием оптимизационных задач. Эти блокноты описывают последовательную инструкцию, включая:
- Описание задачи: практический кейс применения механизма оптимизации к решению задач;
- Формализацию задачи: как задача преобразуется в математическую модель оптимизации;
- Python реализацию: пример кода реализации модели с применением разных сред математического моделирования;
- Решение: как решать оптимизационную задачи при помощи готовых пакетов с оптимизационными алгоритмамти (GLOP, cp-sat, SCIP и др. солверами);
- Визуализация и интерпретация: анализ и визуализация результата оптимизационного решения.
Мы открыты к новым идеям и поощряем внесение вклада в наш проект, который сделает этот репозиторий более ценным. Если вы разделяете наши ценности и готовы принять участие в развивитии проекта, пожалуйста, следуйте этим рекомендациям:
- Выполните форк репозитория и создайте новую ветку для своего материала;
- Убедитесь, что ваш код чист, удобочитаем и хорошо документирован;
- Протестируйте свои изменения, чтобы убедиться в их корректности и эффективности;
- Отправьте pull request, предоставив четкое описание ваших изменений.
Сделаем доступными знания и опыт в области математической оптимизации!