Optimización, aprendizaje automático y diseño y construcción de algoritmos

Hemos desarrollado numerosos modelos de optimización, principalmente con Python, orientados en su mayoría a datos espaciales. Nuestro trabajo abarca problemas de programación, asignación de personal, reducción de existencias, modelos de asignación y modelos combinados, así como casos específicamente espaciales como ubicación-asignación, selección de sitios, problemas de enrutamiento, maximización de cobertura y optimización de zonas de presión de agua, entre muchos otros.

Hemos probado varios solucionadores de optimización diferentes, incluidos GLPK, lpsolve, PuLP, Pyomo y otros. Para soluciones de código abierto, hemos encontrado que Pyomo con COIN-OR es el mejor para trabajar, y para solucionadores comerciales, preferimos Gurobi. Para nuestros modelos de aprendizaje automático, usamos TensorFlow.