Optimizasyon, Makine Öğrenimi ve Algoritma Tasarımı ve Geliştirme

Elle iyi bir şekilde yönetilemeyecek kadar çok değişkenin, kısıtlamanın ve ödünleşimin olduğu problemler için analitik modeller geliştiriyoruz. Çalışmalarımız, konum tahsisi, yer seçimi, yönlendirme, kapsama analizi, baskı bölgesi tasarımı, personel görevlendirmesi, stok kesimi, atama ve planlama sorunları dahil olmak üzere mekansal ve mekansal olmayan optimizasyonu kapsamaktadır.

Bir problem resmi optimizasyon gerektirdiğinde, Pyomo, PuLP, COIN-OR, GLPK ve Gurobi gibi araçları kullanarak model yapısını tasarlıyor, hedefi ve kısıtlamaları tanımlıyor, veri hattını hazırlıyor ve çözüm iş akışını uyguluyoruz. Makine öğreniminin daha uygun olduğu durumlarda, genellikle Python tabanlı iş akışlarını ve TensorFlow gibi çerçeveleri kullanarak tahmin, sınıflandırma, önceliklendirme veya model algılamayı destekleyen modeller oluşturuyoruz.

Sadece matematiksel olarak ilgi çekici değil, açıklanabilir ve kullanılabilir çözümlere odaklanıyoruz. Bu, çıktıların gerçek kararları destekleyecek şekilde paketlenmesi, varsayımların belgelenmesi, operasyonel senaryolara göre test edilmesi ve gerektiğinde modelin kontrol panellerine, API’lere, toplu işlemlere veya üretim ürünlerine entegre edilmesi anlamına gelir.