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Decisify

Code Source AI

1.0.0

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Décisifier

Decisify est un package Python qui exploite l'IA générative pour expliquer les décisions prises par les modèles d'optimisation.

Introduction

L'optimisation mathématique est un outil essentiel dans la recherche opérationnelle, permettant aux entreprises de prendre des décisions basées sur les données qui maximisent l'efficacité et minimisent les coûts. Cependant, la complexité de ces modèles rend souvent difficile pour les parties prenantes de comprendre et de faire confiance aux décisions prises.

Decisify relève ce défi en utilisant l'IA générative pour fournir des explications claires et compréhensibles des décisions produites par les modèles d'optimisation. En améliorant la transparence et la confiance, Decisify vise à favoriser une plus grande adoption de techniques d'optimisation dans divers secteurs.

Caractéristiques

Expliquer les décisions du modèle d'optimisation à l'aide de l'IA générative
Améliorer la transparence et la confiance dans la recherche opérationnelle
Faciliter l’adoption de techniques d’optimisation dans diverses industries

Installation

Vous pouvez installer Decisify en utilisant pip :

pip install decisify

Usage

Voici un exemple simple d'utilisation de 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

Maintenant, vous êtes prêt à utiliser decisify, c'est simple à partir de ce point

 # 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 )