Mit uns sprechen

Schreiben Sie die Regeln auf.
Erhalten Sie den Plan und seine Optimalitätslücke.

Sie erhalten den besten Plan, den der Solver innerhalb Ihrer Regeln findet, mit der Lücke, die zeigt, wie weit er höchstens vom besten entfernt ist. In der Whitebox-Optimierung werden Ziel und Grenzen zu einem mathematischen Modell. Ein Solver durchsucht die möglichen Pläne systematisch, bis die Lücke zum bestmöglichen Plan null ist oder die Zeit abläuft.

Zeigen Sie uns eine EntscheidungSo funktioniert es
Modell 01 von 4 · exakte Verfahren
Jeder Plan, den Ihre Regeln zulassenDie Ecke, die kein Plan schlägt
Von Worten zum Modell

Ihre Planer kennen die Regeln bereits.

Sie sprechen sie jeden Tag aus. Der Decision Agent von kint schreibt sie Zeile für Zeile als Modell auf, in einer Form, die Ihre Fachleute prüfen können.

Planersätze und die Modellregeln, die daraus entstehen
Ihr Planer sagtDas Modell liestTyp
Jedes Schiff läuft pünktlich aus.finish(vessel) ≤ departure(vessel), für jedes SchiffHarte Regel
Ein Fahrer arbeitet pro Schicht höchstens acht Stunden.Summe der zugewiesenen Stunden(driver, shift) ≤ 8Harte Regel
Zwei Kräne arbeiten nie an derselben Bucht.höchstens ein Kran pro Bucht und StundeLogikregel
Nur zertifizierte Fahrer an den großen Kränen.assign(driver, crane) = 0, sofern nicht zertifiziertQualifikation
Möglichst wenige Maschinen einsetzen.minimiere eingesetzte Kräne + TransportmittelZiel

Illustratives Containerterminal. Im Pilotprojekt prüfen die Forward Deployed Engineers von kint das Modell mit den Fachleuten. Jede Regel bleibt mit dem Satz verknüpft, aus dem sie stammt.

Was Schranke und Optimalitätslücke bedeuten

Zwei Zahlen, die sich treffen.

Während der Suche verfolgt der Solver den bisher besten Plan und eine Schranke, die kein Plan unterbieten kann. Treffen sich beide, ist die Lücke null: Für das Modell, wie es formuliert ist, gibt es im Rahmen der Solver-Toleranz keinen besseren Plan.

  • Bester gefundener Plan. Wird im Lauf der Suche besser.
  • Schranke. Was der bestmögliche Plan höchstens erreichen könnte.
  • Lücke null. Für das formulierte Modell gibt es im Rahmen der Solver-Toleranz keinen besseren Plan.

Brechen Sie die Suche früh ab, zeigt die Lücke genau, wie weit der Plan höchstens vom besten entfernt sein kann. Faustregeln und Heuristiken können Ihrem Vorstand diese Zahl nicht liefern.

Was Ihr Team erhält

Ein Plan und die Gründe dafür.

Der Solver beantwortet mehr als die gestellte Frage. Er zeigt, welche Regel das Ergebnis bestimmt und was eine Änderung dieser Regel wert wäre.

  • der PlanKonkrete Zuweisungen, Reihenfolgen und Mengen. Nach der Freigabe gelangt er nur über eine API zurück, die Sie kontrollieren.bei jedem Lauf
  • die OptimalitätslückeBei 0,0 % gibt es für das formulierte Modell im Rahmen der Solver-Toleranz keinen besseren Plan. Jeder andere Wert nennt den größtmöglichen Abstand zum besten Plan.bei jedem Lauf
  • die bindende NebenbedingungDie Regel, die das Ergebnis zurückhält. Dort lohnen sich Verhandlungen, Investitionen oder eine Änderung der Richtlinie.bei jedem Lauf
  • SensitivitätsanalyseWas eine weitere Einheit einer Ressource wert ist: eine weitere Kranstunde, ein Euro mehr Budget, ein weiterer Lkw.lineare und gemischt-ganzzahlige Modelle
  • Was-wäre-wenn-AnalyseÄndern Sie eine Grenze, lassen Sie den Rest unverändert und rechnen Sie neu. Der Unterschied steht neben dem ursprünglichen Plan.auf Anfrage
  • Schranke und OptimalitätslückeGespeichert beim Lauf, zusammen mit Datenversion, Modellversion und der freigebenden Person im Datensatz.bei jedem Lauf
Wann es passt

Whitebox ist die richtige Wahl, wenn

  • das Ziel klar ist: Kosten, Zeit, Maschinen, Emissionen
  • sich die Grenzen aufschreiben lassen: Kapazitäten, Schichten, Budgets, Gesetze
  • Sie zeigen müssen, dass der Plan der beste ist und nicht nur ein guter
  • dieselbe Entscheidung täglich, wöchentlich oder saisonal wiederkehrt
Verfahren

kint wählt die Formulierung gemeinsam mit Ihrem Team

Optimierungsverfahren und ihre typischen Entscheidungen
VerfahrenStrukturTypische Entscheidungen
LPlineare OptimierungMischung, Zuteilung, Flüsse durch ein Netz.
MIPgemischt-ganzzahlige OptimierungSchichtpläne, Touren, welche Standorte geöffnet werden.
CPConstraint-ProgrammierungReihenfolgen, Zeitpläne, Werkstattfertigung.
QPquadratische OptimierungPortfolios, Lastausgleich, glatte Kurven.

Bringen Sie Ihre Regeln mit. Gehen Sie mit dem Plan und seiner Optimalitätslücke.

Beschreiben Sie eine Entscheidung in Ihren eigenen Worten oder bringen Sie ein bestehendes Modell mit. Wir zeigen Ihnen, was der Solver findet und warum.

Mit einer Entscheidung beginnen
Verfahren
LP · MIP · CP · QP
Optimalitätslücke
Schranke und Optimalitätslücke, gespeichert mit dem Lauf
Solver
Open-Source-Solver für LP, MIP und CP inklusive · kommerzielle Solver werden unterstützt · Technologie
Kontakt
hello@kint.pro