بهینه سازی، یادگیری ماشین و طراحی و توسعه الگوریتم

ما مدل‌های تحلیلی را برای مشکلاتی توسعه می‌دهیم که در آن متغیرها، محدودیت‌ها و مبادلات بسیار زیادی وجود دارد که نمی‌توان آن را به خوبی مدیریت کرد. کار ما بهینه‌سازی فضایی و غیرمکانی، از جمله تخصیص مکان، انتخاب مکان، مسیریابی، تجزیه و تحلیل پوشش، طراحی ناحیه فشار، فهرست‌بندی کارکنان، برش سهام، تخصیص و مشکلات زمان‌بندی را پوشش می‌دهد.

هنگامی که یک مشکل نیاز به بهینه‌سازی رسمی دارد، ساختار مدل را طراحی می‌کنیم، هدف و محدودیت‌ها را تعریف می‌کنیم، خط لوله داده را آماده می‌کنیم و گردش کار حل را با استفاده از ابزارهایی مانند Pyomo، PuLP، COIN-OR، GLPK و Gurobi پیاده‌سازی می‌کنیم. در جایی که یادگیری ماشین مناسب‌تر است، مدل‌هایی می‌سازیم که از پیش‌بینی، طبقه‌بندی، اولویت‌بندی یا تشخیص الگو پشتیبانی می‌کنند، معمولاً با استفاده از جریان‌های کاری مبتنی بر پایتون و چارچوب‌هایی مانند TensorFlow.

ما روی راه حل هایی تمرکز می کنیم که قابل توضیح و استفاده هستند، نه فقط از نظر ریاضی جالب. این به معنای بسته بندی خروجی ها به گونه ای است که از تصمیمات واقعی، مستندسازی مفروضات، آزمایش در برابر سناریوهای عملیاتی، و در صورت نیاز، ادغام مدل در داشبوردها، APIها، فرآیندهای دسته ای یا محصولات تولیدی پشتیبانی می کند.