Optimeerimist

Optimeerimist ehk optimeerimise protsess hõlmab parima võimaliku lahenduse leidmist antud piirangute ja eesmärkide kontekstis. See on keskne valdkond matemaatikas, inseneriteadustes, operatsioonide uurimises ja arvutiteaduses ning seda rakendatakse laialdaselt logistikas, tootmises, majanduses ja andmeteaduses. Optimeerimine eeldab erinevate kriteeriumide tasakaalustamist ja tulemuseks on lahendus, mis annab parima väärtuse mõõdikute järgi.

Matemaatilises raamistikus on keskne objektiivfunktsioon, mida maksimeeritakse või vähendatakse, ja piirangute süsteem, mis määrab lubatud lahenduste ruumi. Otsustusmuutujad kirjeldavad valikuid, nagu ressursikasutus või ajakava. Lahendus võib olla globaalne või lokaalne ning selle kvaliteet sõltub mudelist, andmetest ja kasutatavatest meetoditest.

Meetodid jagunevad täpiste ja ligikaudsete lahenduste vahel. Täpised meetodid hõlmavad lineaarset programmeerimist (LP), segmenteeritud või mitmeosaline programmeerimine (MIP) ning mittelineaarset ja konveksset optimeerimist. Ligikaudsed meetodid kasutavad heuristikku ja metaheuristikku, näiteks lokaalseid otsinguid, geneetilisi algoritme, simuleeritud jahutamist ja tabuotsingut. Paljud süsteemid kasutavad gradientpõhiseid meetodeid ja Lagrange’i korrigeerimise meetodeid piirangute käsitlemiseks.

Rakendused hõlmavad logistikat ja tootmist: varude planeerimine, ajakava koostamine ja kulude vähendamine; samuti energiavõrkude jaotamine, telekommunikatsiooni võrkude optimeerimine ning finants- ja riskihindamine. Andmepõhine optimeerimine on levinud ka masinõppes hüperparameetrite seadistamisel ja keerukate süsteemide modelleerimisel, kus andmete kvaliteet on kriitiline.

Väljakutsed hõlmavad arvutuslikku keerukust ja NP-hard suurte või mittelineaarsete probleemide puhul; sageli tuleb leida ligikaudseid lahendusi. Mudeli ebakindlus, andmete kvaliteet ja lahenduste robustsus mõjutavad lõplikku kasutatavust.