Decisify

決定する

Decisify は、生成 AI を活用して、最適化モデルによって行われた決定を説明する Python パッケージです。

導入

数学的最適化はオペレーションズ リサーチにおける重要なツールであり、企業が効率を最大化しコストを最小限に抑えるデータ主導の意思決定を可能にします。ただし、これらのモデルは複雑であるため、利害関係者が行われている意思決定を理解し、信頼することが困難になることがよくあります。

Decisify は、生成 AI を使用して、最適化モデルによって生成された意思決定について明確でわかりやすい説明を提供することで、この課題に対処します。 Decisify は、透明性と信頼性を高めることで、さまざまな業界で最適化手法の採用を促進することを目指しています。

特徴

• 生成 AI を使用して最適化モデルの決定を説明する
• オペレーションズリサーチの透明性と信頼性を向上させる
• さまざまな業界での最適化手法の導入を促進する

インストール

pip を使用して Decisify をインストールできます。

pip install decisify

使用法

Decisify の使用方法の簡単な例を次に示します。

 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

これで、decisify の使用方法がわかりました。この時点からは簡単です。

 # 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 )

貢献する

Decisify への貢献を歓迎します。詳細については、投稿ガイドラインをご覧ください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。

接触

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