Optimasi, Pembelajaran Mesin, serta Desain dan Pengembangan Algoritma

Kami mengembangkan model analitis untuk permasalahan yang memiliki terlalu banyak variabel, kendala, dan trade-off yang tidak dapat dikelola dengan baik. Pekerjaan kami mencakup optimalisasi spasial dan non-spasial, termasuk alokasi lokasi, pemilihan lokasi, perutean, analisis cakupan, desain zona tekanan, daftar staf, pemotongan stok, penugasan, dan masalah penjadwalan.

Ketika suatu masalah memerlukan optimasi formal, kami merancang struktur model, menentukan tujuan dan batasan, menyiapkan saluran data, dan menerapkan alur kerja penyelesaian menggunakan alat seperti Pyomo, PuLP, COIN-OR, GLPK, dan Gurobi. Jika pembelajaran mesin lebih cocok, kami membuat model yang mendukung perkiraan, klasifikasi, penentuan prioritas, atau deteksi pola, biasanya menggunakan alur kerja dan kerangka kerja berbasis Python seperti TensorFlow.

Kami fokus pada solusi yang dapat dijelaskan dan digunakan, bukan hanya menarik secara matematis. Hal ini berarti mengemas keluaran dengan cara yang mendukung keputusan nyata, mendokumentasikan asumsi, menguji skenario operasional, dan, jika diperlukan, mengintegrasikan model ke dalam dasbor, API, proses batch, atau produk produksi.