Optimoinnin

Optimointi eli optimoinnin prosessi tarkoittaa parhaan mahdollisen ratkaisun etsimistä annetun tavoitteen ja voimassa olevien rajoitteiden puitteissa. Optimointi voidaan ymmärtää sekä matemaattisena ongelmana että käytännön menettelynä: tavoitteena voi olla esimerkiksi maksimoida voitto, minimoida kustannukset tai löytää paras aikataulu. Prosessin keskeisiä osia ovat päätösmuuttujat, tavoitefunktio sekä rajoitteet. Päätösmuuttujat määräävät, millaisia ratkaisuja voidaan valita; tavoitefunktio mittaa ratkaisun laatua; rajoitteet määrittävät, millaiset ratkaisut ovat kelvollisia (esimerkiksi tuotannon kapasiteetit, aikarajat tai budjetti).

Optimointiongelmat voidaan luokitella useilla perusteilla. Lineaarinen optimointi (LP) käsittää sekä tavoite- että rajoitteet, jotka ovat lineaarisia. Kokonaislukujen optimointi edellyttää, että päätösmuuttujat ovat kokonaislukuja. Epälineaarinen optimointi (NLP) kattaa ei-lineaariset funktiot. Lisäksi on stokastinen optimointi epävarmuuden huomioimiseksi sekä kombinatorinen ja dynaaminen ohjelmointi erilaisten ongelmien ratkaisemiseksi.

Ratkaisumenetelmät jakautuvat analyysiin ja heuristiikkaan. Perusmenetelmiä ovat gradienttinen descent, Newtonin menetelmät ja muut numeeriset optimointialgoritmit. Heuristiikkoja ja metaheuristiikkoja käytetään suurissa tai monimutkasissa ongelmissa, joissa kokeelliset ratkaisut ovat käytännöllisempiä.

Optimoinnilla on laaja soveltuvuusalue: logistiikassa, tuotannossa, taloustieteessä, tietojenkäsittelyssä sekä koneoppimisessa. Mallinnuksen laadulla ja tiedon laadulla on suuri merkitys lopullisen ratkaisun käyttökelpoisuudelle. On myös huomioitava eettiset ja yhteiskunnalliset vaikutukset, kuten ympäristövaikutukset ja sosiaalinen oikeudenmukaisuus.