optimiseerimises

Optimeerimine ehk optimeerimisprotsess on tegevus, mille eesmärk on leida parim võimalik lahendus antud piirangute tingimustes. Probleemile seatakse eesmärkfunktsioon, mida on soov maksimeerida või minimeerida, ning piirangute süsteem, mis määrab lubatud lahendused. Optimeerimine on laialdaselt rakendatav nii loodud kui tehislike süsteemide parendamiseks, näiteks kulu vähendamiseks, kasumi suurendamiseks või ajaoptimeerimiseks.

Probleemid võivad olla kontiinuaalsed või diskreetsed ning neid klassifitseeritakse sageli järgmiselt: lineaarne programmeerimine (LP) käsitleb lineaarseid suhteid mõlemas pooles; mittenaline optimeerimine (NLP) tegeleb mittelineaarsete funktsioonide ja piirangutega; ning täisarvuline optimeerimine (IP) või segmenditud variandid käsitlevad lahendusi, kus muutujad peavad olema täisarvud. Paljud probleemi erijuhtud on konveksed, mis võimaldab kindlamate ja efektiivsemate meetodite rakendamist.

Meetodid ulatuvad teoreetilistest analüütilistest lahendustest kuni praktiliste algoritmideni. Tähtsad kategooriad on gradient- ja Lagrange'i multiplikatorite kasutamine, konveksne optimeerimine ning LP-s ja QP-s (kvadraturologi) lahendamine. Lisaks kasutatakse heuristilisi ja metaheuristilisi meetodeid (nt geneetilised algoritmid, simulatsiooniaterm, tabuotsing) keerukamate või mittekonvekssete probleemide jaoks. Tööriistadena on levinud erinevad optimeerimisköited ja tarkvarapakid.

Rakendused ulatuvad manufaktuurist ja logistikast energiasektorini, finantsidest ja andmeteadusest kuni masinõppe hüperparameetrite häälestuseni. Optimeerimine võimaldab süsteeme kujundada ja toimima panna ökonoomsemalt, usaldusväärsemalt ja jätkusuutlikumalt.