优化、机器学习和算法设计与开发

我们针对存在太多变量、约束和权衡而无法手动管理的问题开发分析模型。我们的工作涵盖空间和非空间优化，包括位置分配、选址、路线、覆盖分析、压力区设计、员工排班、库存削减、分配和调度问题。

当问题需要正式优化时，我们设计模型结构，定义目标和约束，准备数据管道，并使用 Pyomo、PuLP、COIN-OR、GLPK 和 Gurobi 等工具实施求解工作流程。当机器学习更适合时，我们通常使用基于 Python 的工作流程和框架（例如 TensorFlow）来构建支持预测、分类、优先级或模式检测的模型。

我们专注于可解释和可用的解决方案，而不仅仅是数学上有趣的解决方案。这意味着以支持实际决策、记录假设、针对操作场景进行测试的方式打包输出，并在需要时将模型集成到仪表板、API、批处理流程或生产产品中。