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Decisify

AI 소스 코드

1.0.0

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결정하다

Decisify는 생성 AI를 활용하여 최적화 모델의 결정을 설명하는 Python 패키지입니다.

소개

수학적 최적화는 운영 연구에서 중요한 도구로, 기업이 효율성을 극대화하고 비용을 최소화하는 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 해줍니다. 그러나 이러한 모델의 복잡성으로 인해 이해관계자가 의사결정을 이해하고 신뢰하기 어려운 경우가 많습니다.

Decisify는 생성 AI를 사용하여 최적화 모델에 의해 생성된 결정에 대해 명확하고 이해하기 쉬운 설명을 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 투명성과 신뢰를 강화함으로써 Decisify는 다양한 산업 전반에 걸쳐 최적화 기술의 채택을 확대하는 것을 목표로 합니다.

특징

생성 AI를 사용하여 최적화 모델 결정 설명
운영 연구의 투명성과 신뢰도 향상
다양한 산업 분야에서 최적화 기술 채택 촉진

설치

pip를 사용하여 Decisify를 설치할 수 있습니다.

pip install decisify

용법

다음은 Decisify를 사용하는 방법에 대한 간단한 예입니다.

 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

이제 decisify를 사용하는 방법을 읽었습니다. 이 시점부터는 간단합니다.

 # 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 )