什么是优化建模?
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优化建模是一种数学方法,用于从一系列可能的选择中找到解决问题的最佳方案,同时考虑到限制因素和目标。它是一个用于各个领域的强大工具,包括运营研究、工程、经济、金融、物流等。通过优化资源分配、生产流程或物流,数学优化建模可以降低成本并提高整个工作流程的运营效率。

此外,优化建模还能加强战略规划和长期决策。它使组织能够评估各种场景和替代方案,帮助他们在实施之前了解不同选择的潜在结果。例如,这在金融等行业尤其有价值,因为通过投资组合优化可以提供更好的投资策略。

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Decision Optimization 可以在帮助企业采取适当行动来提升业务价值方面发挥关键作用。

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优化建模的工作原理

优化模型旨在帮助组织和个人在遵守特定约束条件的同时找到目标函数的最大值或最小值,从而做出明智的决策。

目标函数是用于定义想要找到最大值(例如,利润、收入、效率)或最小值(例如,成本、浪费、时间)的数学表达式。目标函数是优化问题的核心。

决策变量是指可以控制或调整以影响结果的变量,通常用符号表示并且需要遵循某些约束条件。这些约束条件是限制决策变量之间的值或关系的数学表达式。约束条件代表现实世界的限制,例如资源可用性、容量限制或监管要求。

优化模型的类型不同,用途也不同。随机优化是数学优化的一个分支,用于处理涉及不确定性或随机性的优化问题。在随机优化中,目标函数和/或约束条件受到概率或随机变量的影响,因此优化过程比传统的确定性优化更加复杂。

非线性优化建模处理目标函数、约束条件或两者都包含决策变量的非线性函数的数学优化问题。

无约束优化建模是一种数学优化,其目标是在对决策变量没有任何约束条件的情况下找到目标函数的最大值或最小值。

在优化建模中,启发功能是一种解决问题的方法或技术,旨在找到复杂优化问题的近似解决方案,特别适用于无法通过计算方式在合理时间范围内找到确切的最佳解决方案的情况。启发功能通常需要再解决方案质量和计算时间之间进行权衡。

优化建模实例

我们想象一个假设情境,一家名为“RapidLogistics”的快递公司想要优化其车队的交付路线,以最大限度地降低燃料成本,同时确保及时交付。下面介绍了如何逐步将优化建模应用于此情境:

1. 提出问题

首先了解您想要解决的问题并清楚地阐明目标。确定您可以控制或调整的变量以实现您的目标。创建一个数学表达式,用决策变量表示您想要找到最大值(例如,利润、效率)或最小值(例如,成本、浪费)的内容。

RapidLogistics 希望在向城市内的不同客户运送包裹的同时最大限度地降低燃油成本。决策变量是每辆车的行驶路线,目标是最大限度地减少油耗。

2.  确定约束条件

列出限制决策变量的值或关系的所有约束条件。这些可能包括资源限制、容量限制或监管要求。将每个约束条件表示为涉及决策变量的数学方程或不等式。

对于 RapidLogistics 来说,限制因素包括:

  • 时间窗口:每个客户都有一个指定的交货时间窗口。

  • 车辆容量:每辆车都有最大包裹重量和体积容量限制。

  • 必须拜访所有客户:每个客户都必须拜访一次。

  • 燃油限制:所有车辆的总燃油容量是有限的。

3.  选择编程模型类型

确定您的问题是否可以表示为线性规划(或线性优化)、非线性规划、整数规划、二次规划或其他类型的数学规划。此选择取决于目标函数和约束条件的性质。例如,线性约束条件是线性优化建模的基本组成部分。

我们的这类问题可以表示为混合整数线性规划 (MILP) 问题。目标函数是最大限度地减少总油耗量,这是决策变量的线性函数。涉及时间窗口和车辆容量的约束条件可以线性化。

4. 收集数据

收集所有必要的数据,包括目标函数的参数值和约束条件,如成本、系数和决策变量的界限。

RapidLogistics 必须收集有关客户位置、时间窗口、包裹尺寸、车辆燃油消耗率、车辆容量和所有车辆燃油限制的数据。

5.  模型构建

将目标函数和约束条件组合成一个完整的数学模型,表示您的优化问题。

在 RapidLogistics 的案例中,目标函数可能是所有车辆燃油消耗总和的最小值,决策变量是指示车辆是否拜访客户的二元变量。

6. 选择合适的软件

选择支持所用模型类型的相应优化软件(有时称为 “求解器”)或编程语言。将数学模型和数据输入到选定的优化软件或工具中,并利用它找到最佳解决方案。现代软件通常会采用各种机器学习技术和优化算法,在可行区域内找到最佳解决方案。

RapidLogistics 可能想要选择支持混合整数线性规划的优化工具或软件,例如 Gurobi、CPLEX 或 Python 中的 PuLP 等开源库。

7.  解释结果

检查决策变量的值,以了解建议的行动方案。确定目标函数在最佳解决方案下的值,该值代表可能的最佳结果。

此过程有助于 RapidLogistics 发现某些比其他路线更高效的路线,从而节省成本。它现在可以实现优化的配送路线,并相应地更新车辆分配和时间表。该公司可以定期监控优化路线的表现,并根据需要进行调整,以适应不断变化的情况,例如新客户或更新的燃油成本。

优化建模的行业用例


我们已经回顾了物流的一个用例。以下是优化建模可为决策者提供帮助的其他一些常见领域: 

制造业

优化模型可以优化生产计划和供应链,甚至是单个设备。模型可以优化质量控制流程以减少缺陷,同时最大限度地降低检查成本。

金融与投资

投资者利用优化模型构建投资组合,在管理风险的同时实现回报最大化。融机构利用它为期权和衍生品准确定价。信用评分模型可以优化贷款决策,平衡风险和回报。

能源和公用事业

公用事业公司优化电力或天然气的分配,以最大限度地减少损失并提高可靠性。可再生能源公司可以利用优化来确定风力涡轮机或太阳能电池板的最佳放置位置,以实现最大成本效益。

医疗保健

医院可以优化护士和医生的调度问题,确保人员配备充足,同时最大限度地降低成本。制药公司利用优化来开发最佳药物配方,实现效率和成本的平衡。

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