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Decisify

AI-Quellcode

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Entscheide

Decisify ist ein Python-Paket, das generative KI nutzt, um durch Optimierungsmodelle getroffene Entscheidungen zu erklären.

Einführung

Mathematische Optimierung ist ein entscheidendes Werkzeug im Operations Research und ermöglicht es Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, die die Effizienz maximieren und die Kosten minimieren. Allerdings erschwert die Komplexität dieser Modelle es den Beteiligten oft, die getroffenen Entscheidungen zu verstehen und ihnen zu vertrauen.

Decisify begegnet dieser Herausforderung, indem es generative KI nutzt, um klare, verständliche Erklärungen für die von Optimierungsmodellen getroffenen Entscheidungen zu liefern. Durch die Verbesserung von Transparenz und Vertrauen möchte Decisify eine stärkere Einführung von Optimierungstechniken in verschiedenen Branchen vorantreiben.

Merkmale

Erklären Sie Optimierungsmodellentscheidungen mithilfe generativer KI
Verbessern Sie die Transparenz und das Vertrauen in das Operations Research
Erleichtern Sie die Einführung von Optimierungstechniken in verschiedenen Branchen

Installation

Sie können Decisify mit pip installieren:

pip install decisify

Verwendung

Hier ist ein einfaches Beispiel für die Verwendung von Decisify:

 import decisify

# Your optimization model code here
( 1 ) Just define the Pydantic Models for ( a ) Input ( b ) Output
( 2 ) Concrete implementation of optimization model
( 3 ) A method to read , the solution

Jetzt wissen Sie, wie Sie „decisify“ verwenden können. Von diesem Punkt an ist es ganz einfach

 # Generate explanations for the model's decisions
trnsprt_model = TransportationModel ()
solution = trnsprt_model . get_solution ( input_data )
print ( solution . model_dump_json ())
interrogator = GurobiInterrogator ( trnsprt_model , input_data )
answer = interrogator . answer ( "What is the optimal solution for the transportation problem?" )
print ( answer )
answer = interrogator . answer ( "How many factories and how many distribution centers are there?" )
print ( answer )
#Now, lets assume the user wants to change the supply at warehouse W1 to 20
answer = interrogator . what_if ( "the courier company just doubled the transportation costs, how does this affect the total cost?" )
print ( answer )
answer = interrogator . what_if ( "The demand at customer C1 has increased by 100 times, how does this affect the total cost?" )
print ( answer )