SAS Optimization
強力な最適化ソルバーとネットワーク最適化ソルバーをクラウドで並行して実行し、最適なリソース割り当て、ルーティング、計画など、最も困難なビジネス上の問題に対する解決策を見つけることができます。
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複雑な最適化問題を迅速に解決
難しい問題の最適な解決策を、かつてないスピードで見つけ出すことができます。SAS Optimizationは、分散型インメモリ・エンジンであるSAS Viyaを活用して、最適化モデリングの結果を画期的なスピードで提供します。データがインメモリに保持されるため、反復的な分析を行う場合でもデータロードを繰り返す必要がありません。
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的確な意思決定を促進
現実世界の複雑な問題について、最良の対応策を特定して適用することができます。数理最適化のための最先端の手法がデータ準備、データ探索、アナリティクス、レポーティングの包括的な機能群と統合されており、すべての機能を1つの統一環境で利用できます。
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好みのプログラミング言語をユーザーが選択可能
Python、Java、R、Luaのプログラマーは、SASコードを学ばなくても、SAS Optimizationの幅広いソルバーを活用できます。プログラマーは自分が最も快適に感じるプログラミング言語を使いながら、強力で信頼性に優れた検証済みのSASのアルゴリズムを利用できます。
主な特長
最適化、シミュレーション、プロジェクト・スケジューリングの強力な手法を幅広く提供し、限られたリソースや関連する制約の中で最良の結果につながる行動を特定するために役立ちます。
データアクセス、データ準備、データ品質
AI機能を内蔵したセルフサービス型のデータ準備機能を提供する直感的なインターフェイスを用いて、データのアクセス／プロファイリング／クレンジング／変換を行えます。
データ・ビジュアライゼーション（視覚化）
単一のセルフサービス型インターフェイスを通じて、データを視覚的に探索し、スマートなビジュアライゼーションや対話操作型レポートを作成して共有できます。拡張アナリティクスや各種の高度な機能により、洞察が加速され、データに潜むストーリーの解明が促進されます。
直感的に利用できる強力な代数最適化モデリング言語
線形、混合整数線形、非線形、二次、ネットワークなどの幅広いアルゴリズムを用いた最適化モデルを作成し、制約充足問題を解決できます。
統一されたモデリング言語
単一のモデリングおよびソリューション・フレームワークで、幅広い最適化モデルを扱うことができます。1つのセットの構文とコマンドを学習するだけで、幅広い最適化モデルと制約充足モデルを構築できます。
強力な最適化ソルバーおよびプリソルバー
シンプルに合理化され、パフォーマンス・チューニングが完了した各種ソルバーが用意されています。アグレッシブなプリソルバーにより、実効性を維持しながら問題規模を縮小できるため、大規模な問題に取り組み、より迅速に解決することができます。
ネットワーク・フローの最適化
ネットワークの特性を調査し、PROC OPTMODELとPROC OPTNETWORKの両方からアクセス可能なネットワーク・アルゴリズムを使用して、ネットワーク指向の問題に対する最良の回答を見つけます。
非凸非線形最適化のためのマルチスタート・アルゴリズム
多数の局所的最適解から大域的最適解を発見できる可能性が高まります。複数の開始点を選択した上で、それぞれの開始点から最適化を並列実行で開始し、最終的にすべての開始点の中から最適な解を報告します。
分解アルゴリズム（自動Dantzig-Wolfe）
問題全体をそれぞれに決定変数の排他的集合が存在するような要素問題の集合に分解した上で、並列実行で解決します。各部分問題の並列解決プロセスが全体の解決プロセスと調整されるため、問題解決までの時間は大幅に短縮されます。
ブラックボックスの最適化
従来の最適化ソルバーによって作成される前提条件に適合しない最適化問題（通常は非線形）に対して、LSOソルバーを使用できます。関数は、不連続または非平滑である場合、評価の計算コストが高い場合、ブラックボックス型のシミュレーションに基づいている場合があります。
制約プログラミング
空間削減／制約伝播および探索戦略の選択（先読みやバックトラックなど）を用いて、制約充足問題を解決します。
クラウド・ネイティブ
SAS Viyaのアーキテクチャは、高速でコンパクトなクラウドネイティブです。パブリック／プライベートどちらのクラウド・プロバイダがお好みでも、クラウドへの投資から最大限の価値が創出できます。
