Optimeerimisel

Optimeerimisel on süsteemide ja protsesside toimimise parandamise protsess, mille käigus leitakse parim võimalik lahendus antud kriteeriumide järgi piirangute all. Selle peamisteks eesmärkideks on efektiivsus, kulude vähendamine, tootlikkuse suurendamine või kvaliteedi parandamine.

Põhielemendid on eesmärkfunktsioon, piirangud ja otsustusmuutujad. Eesmärk võib olla minimaalne või maksimaalne ning lahendused peavad vastama piirangutele, mis võivad hõlmata ressursipiiranguid, tehnilisi nõudeid või aega puudutavaid kriteeriume. Optimeerimise lahendused jagunevad sageli sobivalt viidates mudeleid ja andmeid kasutavale kontekstile.

Optimeerimistüübid hõlmavad lineaarset optimeerimist (lineaarprogrammimine), mitte-lineaarset optimeerimist, täisarvulist optimeerimist ning dünaamilist, mitme-eesmärgilist ja stohastilist optimeerimist. Erinevad probleemid võivad olla konveksed või konveksed mitte, mis mõjutab kasutatavaid meetodeid ja tõenäosust globalse optimaalse lahenduse leidmiseks.

Meetodid ulatuvad analüütilistest lahendusmeetoditest, nagu gradientide meetodid ja Lagrange’i dualiseerimine, kuni numeriliste algoritmide ja heuristikate kasutamiseni. Tuntud on simpleksi meetod, interior-point meetod ja branch-and-bound. Lisaks kasutatakse metaheuristilisi meetodeid nagu geneetilised algoritmid ja simuleeritud jahutamine keerukate ja suure mahtudega probleemide jaoks.

Rakendused on laialdased: logistikas, tootmises, transportimises, energiasüsteemide planeerimises, ressursside jaotuses ning andmeteaduses ja masinõppes. Optimeerimine aitab luua tõhusamaid süsteeme, mis võivad vähendada kulusid, suurendada tootmist või parandada teenuste kvaliteeti.

Väljakutsed hõlmavad mudelite ebakindlust, andmete kvaliteeti ja puudujääke, suurte probleemide arvutuslikku keerukust ning mitme eesmärgi vaheliste kompromisside leidmist. Ajalooliselt on optimeerimine keskse tähendusega operatsioonide uurimises (OR) ning see on tänapäeval integreeritud paljudesse inseneri-, majandus- ja andmeteadusvaldkondadesse.