Многие модели динамических систем ориентированы на точность прогнозов, но при этом неповоротливые для решения задач оптимизации. Такой подход мешает использовать модели для автоматического принятия решений в режиме, близком к реальному времени.
В докладе будет представлен подход к проектированию аналитических моделей, который позволяет не только предсказывать поведение системы, но и находить оптимальные управляющие воздействия для достижения бизнес-результатов.
Мы предлагаем метод, где:
Система описывается аналитическими уравнениями вида F(t,y,y')=0
Коэффициенты определяются через регрессионные модели (sklearn)
Модели автоматически переносятся в Pyomo для оптимизации
Ключевые преимущества:
Скорость: Оптимизация за минуты вместо часов
Гибкость: Профили управления без жесткой параметризации
Доверие: Прозрачные уравнения вместо "черного ящика"
Практические результаты:
Сокращение времени адаптации к изменениям
Увеличение числа тестируемых сценариев

В докладе мы рассмотрим:
• Какие типы аналитики позволяют автономно повышать эффективность бизнеса.
• Интеграцию аналитических моделей во фреймворк оптимизации Pyomo.
• Как при этом повышается интерпретируемость и доверие бизнеса.