La modellazione di ottimizzazione è un approccio matematico utilizzato per trovare la soluzione migliore a un problema da un insieme di scelte possibili, considerando vincoli e obiettivi specifici. È un potente strumento utilizzato in vari campi, tra cui ricerca operativa, ingegneria, economia, finanza, logistica e altro ancora. Ottimizzando l'allocazione delle risorse, i processi di produzione o la logistica, la modellazione matematica di ottimizzazione può ridurre i costi e migliorare l'efficienza operativa dei flussi di lavoro.
Inoltre, la modellazione di ottimizzazione è in grado di migliorare la pianificazione strategica e il processo decisionale a lungo termine. Consente alle organizzazioni di valutare vari scenari e alternative, aiutandole a comprendere le potenziali conseguenze delle diverse scelte prima di attuarle. Questo può rivelarsi particolarmente importante in settori come quello finanziario, ad esempio, dove l'ottimizzazione del portafoglio può portare a migliori strategie di investimento.
L'ottimizzazione del processo decisionale può svolgere un ruolo fondamentale nell'aiutare le organizzazioni a intraprendere azioni appropriate per incrementare il valore aziendale.
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I modelli di ottimizzazione sono progettati per aiutare le organizzazioni e gli individui a prendere decisioni informate massimizzando o minimizzando una funzione obiettivo rispettando vincoli specifici.
Le funzioni obiettivo sono le espressioni matematiche che definiscono ciò che si desidera massimizzare (ad esempio, profitto, ricavi, efficienza) o minimizzare (ad esempio, costi, sprechi, tempo). La funzione obiettivo è il fulcro del problema di ottimizzazione.
Le variabili decisionali sono le variabili che è possibile controllare o regolare per influenzare il risultato, in genere rappresentate da simboli e soggette a determinati vincoli. Questi vincoli sono espressioni matematiche che limitano i valori o le relazioni tra le variabili decisionali. I vincoli rappresentano limitazioni reali, come la disponibilità delle risorse, i limiti di capacità o i requisiti normativi.
Esistono diversi tipi di modellazione di ottimizzazione che servono a scopi diversi. L'ottimizzazione stocastica è una branca dell'ottimizzazione matematica che si occupa di problemi di ottimizzazione che comportano incertezza o casualità. Nell'ottimizzazione stocastica, la funzione obiettivo e/o i vincoli sono influenzati da variabili probabilistiche o casuali, rendendo il processo di ottimizzazione più complesso rispetto all'ottimizzazione deterministica tradizionale.
La modellazione di ottimizzazione non lineare si occupa di problemi di ottimizzazione matematica in cui la funzione obiettivo, i vincoli o entrambi contengono funzioni non lineari delle variabili decisionali.
La modellazione di ottimizzazione senza vincoli è un tipo di ottimizzazione matematica in cui l'obiettivo è trovare il massimo o il minimo di una funzione obiettivo senza vincoli sulle variabili decisionali.
Nella modellazione di ottimizzazione, un'euristica è un approccio o una tecnica di risoluzione dei problemi che mira a trovare soluzioni approssimative a problemi di ottimizzazione complessi, soprattutto quando l'individuazione di una soluzione ottimale esatta è computazionalmente impossibile in un lasso di tempo ragionevole. Le euristiche spesso comportano compromessi tra la qualità della soluzione e il tempo di calcolo.
Consideriamo uno scenario ipotetico in cui una società di consegne, "RapidLogistics", desidera ottimizzare i propri percorsi di consegna per una flotta di veicoli per ridurre al minimo i costi del carburante garantendo allo tempo stesso consegne tempestive. Ecco come la modellazione di ottimizzazione può essere applicata a questo scenario, passo dopo passo:
Inizia comprendendo il problema che vuoi risolvere e articolane chiaramente gli obiettivi. Determina le variabili che puoi controllare o regolare per raggiungerli. Crea un'espressione matematica che rappresenti ciò che si vuole massimizzare (ad es. profitto, efficienza) o minimizzare (ad es. costo, sprechi) in termini di variabili decisionali.
RapidLogistics desidera ridurre al minimo i costi del carburante durante la consegna dei pacchi a vari clienti all'interno di una città. Le variabili decisionali sono i percorsi effettuati da ciascun veicolo e l'obiettivo è ridurre al minimo il consumo di carburante.
Elenca tutti i vincoli che limitano i valori o le relazioni delle variabili decisionali. Potrebbe trattarsi di vincoli di risorse, limiti di capacità o requisiti normativi. Esprimi ogni vincolo come un'equazione matematica o una disuguaglianza che coinvolge le variabili decisionali.
Per RapidLogistics, i vincoli includono:
Finestre temporali: ogni cliente ha una finestra temporale specifica durante la quale è possibile effettuare le consegne.
Capacità del veicolo: ogni veicolo ha una capacità massima di peso e volume per i pacchi.
È necessario recarsi da tutti i clienti: ogni cliente deve essere raggiunto esattamente una volta.
Limite di carburante: la capacità totale di carburante di tutti i veicoli è limitata.
Decidi se il problema può essere rappresentato come programmazione lineare (o ottimizzazione lineare), programmazione non lineare, programmazione intera, programmazione quadratica o qualche altro tipo di programmazione matematica. Questa scelta dipende dalla natura della funzione obiettivo e dai vincoli. Ad esempio, i vincoli lineari sono un componente fondamentale della modellazione di ottimizzazione lineare.
Il nostro tipo di problema può essere rappresentato come un problema di programmazione lineare mista intera (MILP). La funzione obiettivo è ridurre al minimo il consumo totale di carburante, che è una funzione lineare delle variabili decisionali. I vincoli relativi alle finestre temporali e alla capacità dei veicoli possono essere linearizzati.
Raccogli tutti i dati necessari, compresi i valori dei parametri per la funzione obiettivo e i vincoli, come i costi, i coefficienti e i limiti delle variabili decisionali.
RapidLogistics deve raccogliere dati sulla posizione dei clienti, sulle loro finestre temporali, sulle dimensioni dei pacchi, sui tassi di consumo di carburante dei veicoli, sulla capacità dei veicoli e sul limite di carburante di tutti i veicoli.
Combina la funzione obiettivo e i vincoli in un modello matematico completo che rappresenti il tuo problema di ottimizzazione.
Nel caso di RapidLogistics, la funzione obiettivo potrebbe essere quella di ridurre al minimo la somma dei consumi di carburante di tutti i veicoli e le variabili decisionali sono variabili binarie che indicano se un veicolo si reca o meno da un cliente.
Scegli il software di ottimizzazione appropriato (talvolta chiamato "solver") o il linguaggio di programmazione che supporta il tipo di modello utilizzato. Inserisci il modello matematico e i dati nel software o nello strumento di ottimizzazione selezionato e usalo per trovare la soluzione ottimale. I software moderni impiegano in genere varie tecniche di machine learning e algoritmi di ottimizzazione per trovare la soluzione migliore all'interno dell'area praticabile.
RapidLogistics potrebbe voler selezionare uno strumento di ottimizzazione o un software che supporti la programmazione lineare mista intera, come Gurobi, CPLEX o librerie open source come PuLP in Python.
Esamina i valori delle variabili decisionali per comprendere la linea d'azione consigliata. Determina il valore della funzione obiettivo nella soluzione ottimale, che rappresenta il miglior risultato possibile.
Questo processo aiuta RapidLogistics a individuare determinati percorsi più efficienti di altri, con conseguenti risparmi sui costi. Ora può implementare percorsi di consegna ottimizzati e aggiornare di conseguenza le assegnazioni e gli orari dei veicoli. L'azienda può monitorare regolarmente le prestazioni dei percorsi ottimizzati e apportare le modifiche necessarie per adattarsi al mutamento delle condizioni, come nuovi clienti o costi del carburante aggiornati.
Abbiamo già esaminato un caso d'uso per la logistica. Ecco alcune altre aree comuni in cui la modellazione di ottimizzazione può aiutare i responsabili delle decisioni:
I modelli di ottimizzazione consentono di ottimizzare i piani di produzione e le supply chain, fino alle singole apparecchiature. I modelli possono inoltre ottimizzare i processi di controllo qualità per ridurre i difetti riducendo al minimo i costi di ispezione.
Gli investitori utilizzano modelli di ottimizzazione per costruire portafogli che promuovano la massimizzazione dei rendimenti e la gestione del rischio. Le istituzioni finanziarie li utilizzano per valutare accuratamente opzioni e derivati. I modelli di credit scoring possono ottimizzare le decisioni sui prestiti, bilanciando rischio e rendimento.
Le aziende di servizi di pubblica utilità ottimizzano la distribuzione di elettricità o gas per ridurre al minimo le perdite e migliorare l'affidabilità. Le aziende di energia rinnovabile possono utilizzare l'ottimizzazione per determinare il posizionamento più conveniente delle turbine eoliche o dei pannelli solari.
Gli ospedali possono ottimizzare i problemi legati alla pianificazione del lavoro di infermieri e medici per garantire un organico adeguato riducendo al minimo i costi. Le aziende farmaceutiche utilizzano l'ottimizzazione per sviluppare formulazioni farmaceutiche ottimali, bilanciando efficacia e costi.
Rappresenta matematicamente i problemi di business per creare applicazioni analitiche con supporto di decisione efficaci.
Combina ottimizzazione e machine learning in un ambiente unificato (IBM® Watson Studio) che offre funzionalità di modellazione di ottimizzazione basate sull'AI.