Optimeerimistehnikad

Optimeerimistehnikad on meetodite ja protsesside kogum, mille eesmärk on leida parim võimalik lahendus antud eesmärkide funktsiooni ja piirangute alusel. Optimeerimine keskendub kas maksimisele või minimoimisele ning see hõlmab erinevaid probleeme ja lahendusviise.

Klassifikatsioon hõlmab mitmeid põhiliike: lineaar- ja mittelineaarne optimeerimine, dünaamiline optimeerimine, kombinatooriline (diskreetne) optimeerimine ning konveksne optimeerimine. Lahendused jagunevad sageli deterministlikeks ja stohastilisteks, sõltuvalt sellest, kas kaalutud parameetrid on kindlad või juhuslikult esinevad.

Olulised meetodid hõlmavad näiteks lineaarprogrammimist ja integer-programmeerimist (lihtnurk- ja piiranguprobleemid), konveksset optimeerimist ning mittelineaarsete probleemide numbrilisi ja analüütilisi lahendusviise. Kaudselt kasutatakse ka dünaamilist programmeerimist, gradient- ja Newtoni meetodeid ning erinevaid kihistatud või heuristilisi lähenemisi.

Heuristikad ja metaheuristikad on suured kategooriad, mis pakuvad kasulikke lahendusviise keeruliste või suurte probleemide puhul. Näiteks genetiilised algoritmid, partikkel hulgastimus (PSO) ja tabuotsing aitavad leida heatasemel lahendusi, kui täpne lahendus on liiga kulukas või võimatu.

Rakendused ulatuvad logistikas ja tootmisesest energiasse, rahandusse, tehisintellekti ja masinõppesse. Optimeerimistehnikad aitavad vähendada kulusid, suurendada efektiivsust ja parandada ressursside kasutust paljudes sektorites.