最佳化、機器學習和演算法設計與開發

我們針對存在太多變數、限制和權衡而無法手動管理的問題開發分析模型。我們的工作涵蓋空間和非空間優化，包括位置分配、選址、路線、覆蓋分析、壓力區設計、員工排班、庫存削減、分配和調度問題。

當問題需要正式最佳化時，我們設計模型結構，定義目標和約束，準備資料管道，並使用 Pyomo、PuLP、COIN-OR、GLPK 和 Gurobi 等工具實施求解工作流程。當機器學習更適合時，我們通常使用基於 Python 的工作流程和框架（例如 TensorFlow）來建立支援預測、分類、優先順序或模式檢測的模型。

我們專注於可解釋和可用的解決方案，而不僅僅是數學上有趣的解決方案。這意味著以支援實際決策、記錄假設、針對操作場景進行測試的方式打包輸出，並在需要時將模型整合到儀表板、API、批次流程或生產產品中。