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ILOG. 2007.5.21 김 해 중. 서울대학교 산업공학과 제조통합자동화 실험실. 목차. ILOG 제품군 ILOG 설치 및 설정 ILOG CPLEX ILOG Solver ILOG Scheduler ILOG Dispatcher. ILOG 제품군. ILOG makes the world's most advanced software engines ,

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Presentation Transcript

  1. ILOG 2007.5.21 김 해 중 서울대학교 산업공학과 제조통합자동화 실험실

  2. 목차 • ILOG 제품군 • ILOG 설치 및 설정 • ILOG CPLEX • ILOG Solver • ILOG Scheduler • ILOG Dispatcher

  3. ILOG 제품군 ILOG makes the world's most advanced software engines, including C++ and Java software components for business rules, optimization and visualization. Business Rules IT 부서와 비즈니스 유저 사이의 상황을 조율 Optimization 운영 효율성 최적화 엔진 Visualization 사용자인터페이스 Planning & Scheduling 생산, 운송 계획수립 (엔진 + 인터페이스)

  4. ILOG Optimization 제품군 • ILOG CPLEX 9.0 • ILOG CP (Constraint Programming) • ILOG Solver 6.0 • ILOG Scheduler 6.0 • ILOG Dispatcher 4.0 • ILOG OPL-CPLEX • ILOG ODM Model Development Tools Application Development Tools ILOG OPL Development Studio ILOG Optimization Decision Manager (ODM) Optimization Engines Math Programming Engines (MP) Constraint Programming Engines (CP)  ILOG CPLEX  ILOG CP

  5. ILOG 설치 • 프로그램 설치

  6. M.A.I. Lab. ILOG 설치 • LICENSE FILE 복사 • C:\ILOG\ILM\ACCESS.ILM • LICENSE 확인 • “ilmcheck.exe” 로 License가 맞는지 확인 • 시스템 환경변수 설정 (License 파일을 다른 폴더에 둘 경우) • set ILOG_LICENSE_FILE=C:\ILOG\ILM\ACCESS.ILM

  7. Server 설정 • Token server 실행

  8. ILOG CPLEX • ILOG CPLEX 란? • ILOG의 핵심 엔진으로, 아래와같은 Linear programming (LP) 문제를 해결하기 위한 도구. • Input

  9. Cplex 문제 범위 • Linear programming (LP) • Quadratic programming (QP) • Quadratically constrained programming (QCP) • Mixed Integer Programming (MIP) • Mixed integer quadratic programs (MIQP) • Mixed integer quadratically Constrained Programming (MIQCP) • Network-flow problems • Optimizer • Primal simplex optimizer • Dual simplex optimizer • Barrier optimizer • Mixed integer optimizer • Network optimizer • CPLEX Technology • Interactive Optimizer • Concert Technology (C++기반의 Library)를이용한 APIs • C++ • Java • C#.NET • Cplex 고객 • 1,000 개 이상의 글로벌 기업 및 정부 • SAP, Oracle를 포함한 세계 선두 소프트웨어 업체들 • 500개 이상의 대학들

  10. Example • Linear programming problem Maximize Z = X1 + 2X2 + 3X3 Subject to - X1 + X2 + X3 <= 20 X1 - 3X2 + X3 <= 30 With these bounds 0 <= X1 < = 40 0 <= X2 0 <= X3

  11. 1) Interactive Optimizer • CPLEX Console 실행 • C:\ILOG\Cplex90\bin\win31\cplex.exe

  12. 문제직접 입력 • Command prompt에서 “enter”를 입력 • “Enter name for problem:” 이라는 메시지가 출력되면 문제의 이름을 입력 • “Enter new problem:” 이라는 메시지가 출력되면 목적식과 제약식, 변수 범위를 입력 maximize X1 + 2 X2 + 3 X3 subject to -X1 + X2 + X3 <= 20 X1 - 3 X2 + X3 <= 30 bounds 0 <= X1 <= 40 0 <= X2 0 <= X3 end

  13. 최적해 도출 • “optimize” or “op”라고 입력 • “optimize” 명령어는 모델의 특성을 자동적으로 인식하고 알맞은Algorithm을 적용시킴. • 만일 모델의 특성상 특정한Optimization Algorithm을 사용하고 싶다면 다른 명령어를 사용 • primopt, tranopt, netopt, baropt • 결과보기 • 결과를 보려면 “display [ option ]” 명령어를 사용. • 해의 값을 알고 싶다면 “solution” 입력 • 변수값을 알고 싶다면 “variables” 입력 • 모든 변수값을 알고 싶다면 “-” 입력 •  dis sol var - • 결과값 출력 • 입력한 모델을 파일로 출력하거나 기존 파일을 읽어올 수 있다. • “write” 입력

  14. 결과값 출력 • 입력한 모델을 파일로 출력하거나 기존 파일을 읽어올 수 있다. • “write” 입력 \Problem name: d:/lp_ex1.lp Maximize obj: x1 + 2 x2 + 3 x3 Subject To c1: - x1 + x2 + x3 <= 20 c2: x1 - 3 x2 + x3 <= 30 Bounds 0 <= x1 <= 40 End \Problem name: d:/lp_ex1.mps NAME ROWS N obj L c1 L c2 COLUMNS x1 obj -1 c1 -1 x1 c2 1 x2 obj -2 c1 1 x2 c2 -3 x3 obj -3 c1 1 x3 c2 1 RHS rhs c1 20 c2 30 BOUNDS UP bnd x1 40 ENDATA

  15. 파일 입력 • C:\ILOG\Cplex90\bin\win31\ 아래의 txt파일 작성 (LP format or MPS)) • 실행 • 문제 읽기 • CPLEX> read LP_ex1.txt lp • 최적해 수행 • CPLEX> op • 결과보기 • dis sol var – maximize X1 + 2 X2 + 3 X3 subject to -X1 + X2 + X3 <= 20 X1 - 3 X2 + X3 <= 30 bounds 0 <= X1 <= 40 end

  16. Concert Technology 이용한 API 개발 • API 개발절차 • 환경 생성 • Model 수립 • 문제 풀기 • 결과 얻기 • 종료

  17. .NET을 이용한 Application 예 • 1. 빈 프로젝트 만들기 • 2. 환경생성: 참조추가 (Add reference) • ILOG.CPLEX.dll / ILOG.CONCERT.dll • 위치: C:\ILOG\Cplex90\bin\win31\

  18. 3. 프로그래밍 Head 추가 Model instance 생성 Model 수립 문제풀기 결과 출력

  19. ILOG Solver • ILOG Solver란? • LP 형태의 문제를 벗어나는 여러 가지 Scheduling과 Routing 문제를 풀기 위한 탐색(Search)에 기반한 C++ library • 문제구성 • Decisionvariables • Constraints

  20. Example • Describing • x + y = 17 • x - y = 5 • x can be any integer from 5 through 12 • y can be any integer from 2 through 17 • Modeling • Decisionvariables • X [5..12] y [2..17] • Constraints • x + y = 17 • x - y = 5 • Solving • Solver looks for a solution in the search space (all possible combinations of values)

  21. Initial constraint propagation • Before initial constraint propagation • D(x) = [5 6 7 8 9 10 11 12] • D(y) = [2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17] • After initial propagation for the constraint x + y = 17 • D(x) = [5 6 7 8 9 10 11 12] • D(y) = [5 6 7 8 9 10 11 12] • After initial propagation for both constraints • D(x) = [10 11 12] • D(y) = [5 6 7] • Search tree

  22. Search

  23. C++ code

  24. ILOG Scheduler • ILOG Scheduler란? • ILOG Solver를 Scheduling 문제에 특성화 시킨 도구. • Scheduling 문제 구성 요소 • Scheduling : The process of assigning activities to resourcesover time. • Activities • The task or work to be performed • Temporal constraints: • Possible relationships between the start and end times of the activities • Resources • Objects such as workers, machines, vehicles, supplies, raw materials, etc., which add value to a product or service in its creation, production, or delivery—to allocate to the activities; • Resources constraints • Definitions of demands of the activities upon the Resources

  25. Example 바닥 (7) 벽(3) 지붕(1) 수도(8) 배선(3) 외관(2) 정원(1) 내부도색(2) 창문(1) 이사(1)

  26. C++ code // Model IloEnv env; IloNumVar makespan; IloModel model = DefineModel(env, makespan); // Algorithm IloSolver solver(model); IloGoal goal = IloInstantiate(env, makespan); if (solver.solve(goal)) { PrintSolution(solver); } else solver.out() << “No Solution” << endl; env.end(); • IloModel DefineModel(const IloEnv env, IloNumVar& makespan) • { • IloModel model(env); • /* CREATE THE ACTIVITIES. */ • IloActivity masonry(env, 7, “masonry “); • IloActivity carpentry(env, 3, “carpentry “); • IloActivity plumbing(env, 8, “plumbing “); • IloActivity ceiling(env, 3, “ceiling “); • IloActivity roofing(env, 1, “roofing “); • IloActivity painting(env, 2, “painting “); • IloActivity windows(env, 1, “windows “); • IloActivity facade(env, 2, “facade “); • IloActivity garden(env, 1, “garden “); • IloActivity moving(env, 1, “moving “); • /* ADD THE TEMPORAL CONSTRAINTS. */ • model.add(carpentry.startsAfterEnd(masonry)); • model.add(plumbing.startsAfterEnd(masonry)); • model.add(ceiling.startsAfterEnd(masonry)); • model.add(roofing.startsAfterEnd(carpentry)); • model.add(painting.startsAfterEnd(ceiling)); • model.add(windows.startsAfterEnd(roofing)); • model.add(facade.startsAfterEnd(roofing)); • model.add(facade.startsAfterEnd(plumbing)); • model.add(garden.startsAfterEnd(roofing)); • model.add(garden.startsAfterEnd(plumbing)); • model.add(moving.startsAfterEnd(windows)); • model.add(moving.startsAfterEnd(facade)); • model.add(moving.startsAfterEnd(garden)); • model.add(moving.startsAfterEnd(painting)); • /* SET THE MAKESPAN VARIABLE. */ • makespan = IloNumVar(env, 0, IloInfinity, ILOINT); • model.add(moving.endsAt(makespan)); • return model; • } void PrintSolution(const IloSolver solver) { IlcScheduler scheduler(solver); IloEnv env = solver.getEnv(); for(IloIterator<IloActivity> act(env); act.ok(); ++act) env.out() << scheduler.getActivity(*act) << endl; solver.printInformation(); }

  27. 결과 바닥 공사: 0일에 시작해서 7일 소요, 7일에 마무리. masonry [0 -- 7 --> 7] carpentry [7..11 -- 3 --> 10..14] plumbing [7 -- 8 --> 15] ceiling [7..12 -- 3 --> 10..15] roofing [10..14 -- 1 --> 11..15] painting [10..15 -- 2 --> 12..17] windows [11..16 -- 1 --> 12..17] facade [15 -- 2 --> 17] garden [15..16 -- 1 --> 16..17] moving [17 -- 1 --> 18] 벽 공사: 7~11일 사이 시작, 3일 소요, 10일에서 14일 마무리 바닥 벽 지붕 배관 배선 내부도색 창 외관 정원 이사

  28. Gantt chart로 결과 보기 • ILOG Views Gantt로 연결

  29. ILOG Dispatcher • ILOG Dispatcher란? • ILOG Solver를 Vehicle routing 문제에특성화. • 문제 구성 요소 • Routing : The process of assigning visits to vehicles, while taking into account constraints such as capacity or time windows, to produce a routing plan with the least possible cost • Nodes • Geographic locations • Visits • Activities that the vehicle has to perform • Vehicles • Resources that convey goods from one visit to another. • A vehicle has a start and an end visit and can have variable start and end times associated with those visits.

  30. Example • A simple vehicle routing problem

  31. 문제해결 순서 • 초기해 생성 • Local search를 통해 해의 개선

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