北京年4月1日/美通社/--IBM智能决策优化系统已经融入IBMCloudPakforData平台，支持数据科学家通过Python、OPL、CPLEX、CPO、建模助手等方式构建决策模型。近日，IBM技术专家对该系统背后的硬核技术做了细致解读。
IBM智能决策平台，作为行业的领跑者，通过持续革新，不断赋能企业全链路决策升级，助力企业完成数字化、智能化转型，加速企业卓越地完成业务KPI指标。IBM智能决策平台将和中国企业一起携手共创，优化一切。
0.引言
在制造业，如何将有限的人力和设备，在不同的时段分配到不同产品制造上，使得企业的效益最大化？
在航空业，如何实时的调整航空时刻表来调度航班，机组人员，航线设计等，使得收益最大化？
在金融业，如何实现信贷资金优化配置，权衡用户需求和风险监管要求，使得利益最大化？
在物流业，如何调配物流车辆和选择物流路径，才能最低的成本和最快的速度完成货物的运输？
作为企业的决策者，该如何来回答这些问题呢？不乏有人会根据初步数据和历史经验来“拍脑袋”决策，造成的结果可能是后悔得“将大腿拍肿”。
随着数字化时代的到来，数据越来越多，运营模式越来越复杂，这给决策者带来了前所未有的困难。企业只有全面地对决策链进行智能化转型，让“数据说话”，才能塑造核心竞争力，统筹成本和规模等，实现效益最大化。
1.从统筹学鼻祖软件CPLEX说起
CPLEX是一位妥妥的80后，最初版本在年就被开发出来，可谓历史悠久！在年，被ILOG公司收购，年，纳入IBM怀抱，CPLEX在统筹学领域可谓尽人皆知。
CPLEX是业界领先的数学规划问题求解软件，以灵活的超高性能优化程序，来解决线性（LP）优化问题、网络流问题、二次规划(QP)问题、二次约束规划(QCP)问题和混合整数规划(MIP)问题等，适应于多种统筹学决策优化场景。经过多年的技术沉淀，IBMILOGCPLEX已经全面发展成为商业的智能决策平台IBMDecisionOptimization系列产品。
2.IBM决策优化系统COS蓬勃发展
IBMILOGCPLEXOptimizationStudio(简称COS)为用户提供了一个非常简便的建模环境，可供运筹学专家或者数据科学家轻松方便的建模，并测试模型。COS的关键组件和构架如下：
资料来源：IBMCPLEX市场培训宣传资料
2.1COS的优化引擎
优化引擎犹如决策优化系统的大脑，而COS有两个强悍的大脑，其中之一就是CPLEX，CPLEX通常用于大规模的战略问题。CPLEX包含了多种算法，并可基于问题自动检测出最佳的算法。CPLEX引擎支持并行化，可以运行在共享和分布式内存体系结构中，支持不可行性分析。CPLEX引擎支持解决方案池，用户可以从解决方案池中选择最适合他们需求的特定方案。此外，CPLEX支持用户通过参数集对算法进行微调来达到最理想的效果。CPLEX用户的自定义行为，运筹专家用户可以利用自己对问题的深刻理解来创建自己的算法，更有效地解决复杂的问题。
COS的第二个大脑是CPO(ConstraintProgrammingOptimizer)，用不同的算法解决不同类型的问题，比如离散非线性问题等。这也正是COS与其他商业决策优化引擎之间的重要区别，CPO可以解决CPLEX和其他求解器难以解决的复杂调度问题。CPO引擎允许建模者基于预置的调度模型来构建，从而实现轻松而又快速建模。和CPLEX引擎一样，CPO一般可以自行决定在底层使用哪些算法，支持统筹学专家微调，支持在共享内存架构中并行运行来提高性能。
2.2COS模型开发工具
COS集成开发环境(IDE)是基于Eclipse的，运筹学专家或数据科学家可以基于此IDE，使用OPL(OptimizationProgrammingLanguage)建模语言来构建优化模型。通过这个IDE，使用OPL建模会更加容易，因为OPL有很多内置的模块可供用户使用，而且格式化的建模便于用户快速简单上手，用户按照预定格式，定义变量、目标、约束等模型结构，同时可选择性定义一个数据初始化块和一个后处理块。OPL并不像编码语言那么要求严格，它更像是一种容易读懂的高级脚本语言，上手容易。
2.3访问和部署
COS支持IBM产品的Connectors有SPSSModelerConnector和PlanningAnalyticsConnector等。另外还有一些第三方的软件，比如Excel、JDBCConnector(连接到数据库)、MicrosoftSolverFoundation、MATLAB等，可以通过这些Connector获取数据。输出和部署模型，可通过API，用户使用C,Java,C++,.NET,Python等语言来创建一个应用程序，来控制对引擎的访问、输入和输出。
3.IBM端到端智能决策平台DOC
IBM决策优化中心(DecisionOptimizationCenter，简称DOC)是一个决策优化端到端的平台，支持从模型开发、测试、部署和应用全生命周期过程。
当前DOC以联合开发的方式，并向着如火如荼的云原生平台积极靠拢，既支持以DockerCompose方式安装部署，同时也可以通过Helm等方式安装到Openshift或者Kubernetes平台上。其核心是OptimizationServer(下文称为DOCOS)，可以使用户专注于模型开发和应用上，无需
