Optimización, aprendizaje automático y diseño y construcción de algoritmos

Hemos creado varios modelos de optimización, principalmente con Python. Suelen ser para datos espaciales, sin embargo, hemos creado varios modelos de optimización espacial para la programación, la asignación de personal, los problemas de reducción de existencias, los modelos de asignación y los modelos combinados. Para los modelos de optimización espacial que hemos desarrollado, estos son para problemas de optimización que incluyen ubicación-asignación, selección de sitios, modelos de asignación, problemas de enrutamiento, maximización de cobertura, optimización de zonas de presión de agua y 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.