머신러닝 기반 자원 예측

복잡한 제약 조건 하에서도 최적의 자원 할당을 수행하는 선형계획법을 통해, 자원의 효율적인 배분을 지원합니다. 이를 통해 기업은 자원의 낭비를 최소화하고, 생산성과 수익성을 극대화할 수 있습니다.

수요 예측 및 리스크 관리

자원 수요의 변동성을 분석하고, 잠재적인 리스크를 사전에 감지하여 자원의 가용성을 보장합니다.

확률 분포 기반 시뮬레이션

확률 분포에 기반한 데이터 생성 기술을 활용하여, 다양한 자원 관리 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 자원 배분의 결과를 예측하고, 다양한 조건 하에서의 자원 활용도를 평가하는 데 유용합니다.

가상 환경에서의 자원 관리 실험

시뮬레이션을 통해 가상 환경에서 다양한 자원 관리 전략을 테스트하고, 최적의 전략을 도출할 수 있습니다. 이는 현실적인 환경에서의 의사결정에 큰 도움이 됩니다.