optimizarea

Optimizarea este procesul de a face un sistem sau o situație mai eficientă, mai performantă sau mai potrivită prin ajustarea variabilelor de intrare și a deciziilor. În contexte matematice și inginerești, obiectivul este să se găsească valorile variabilelor care minimizează sau maximizează o funcție obiectivă, posibil sub seturi de constrângeri. Domeniile de aplicare includ matematica aplicată, informatica, ingineria, economia, logistica și managementul resurselor.

Se clasifică după scop (maximizare sau minimizare), după tipul variabilelor (continue, discrete sau mixte), după numărul de obiective (un obiectiv sau multicriteriu) și după natura datelor (determinist sau stochastic). În cazul multicriteriului, se folosesc concepte precum eficiența Pareto. Problemele pot fi cu sau fără constrângeri și pot implica optimizare continuă, discretă sau combinatorie.

Metodele de optimizare pot fi exacte sau aproximative. Metodele exacte includ programarea liniară și neliniară, programarea cu număr întreg și algoritmi de căutare precum metoda simplex și cele de interior-point. Pentru probleme mari sau complexe, se folosesc optimizări vectoriale sau multicriteriu. Metodele de optimizare combinatorie includ algoritmi euristici și metaheuristici, cum ar fi căutarea genetică, tabu search și simulated annealing. În practică, adesea se combină mai multe tehnici într-o abordare hibridă.

Aplicațiile includ alocarea resurselor, planificarea producției, optimizarea lanțului de distribuție, rutarea și planificarea transporturilor, eficiența energetică, optimizarea performanței software-ului și gestionarea portofoliului financiar.

Provocările includ complexitatea computațională a problemelor mari (unele NP-hard), lipsa sau inexactitatea datelor, și necesitatea robusteții și adaptabilității la schimbări. Tendințe actuale includ optimizarea bazată pe date, optimizarea robustă și integrarea cu inteligența artificială pentru decizii automate.