Operational Research (Optimalizácia)
SAS poskytuje širokú paletu možností na tvorbu a riešenie modelov rôznych typov. Najväčším zdrojom kapacít pre modelovanie, analýzu a riešenie problémov možno nájsť v SAS/OR, ale niektoré optimalizačné možnosti sú ponúknuté aj v SAS/STAT, SAS/IML, SAS Enterprise Miner a SAS/ETS.
Okrem optimalizačnej technológie SAS ponúka niekoľko riešení, v ktorých optimalizácia je buď hlavnou funkciou alebo kľúčovou technológiou.
Príkladmi sú:
- SAS Marketing Optimization (optimalizácia marketingu)
- SAS Revenue Optimization (optimalizácia príjmov)
- SAS Supply Optimization (optimalizácia zásob/dodávok)
- SAS Credit Risk Management (riadenie kreditného rizika)
Jednoducho povedané, optimalizácia je proces výberu z realizovateľných postupov, ktorý vedie k dosiahnutiu čo najlepšieho výsledku.
Samozrejme, nie všetky pokusy optimalizovať vedú k úspechu. Ovplyvňuje ich množstvo faktorov. Najčastejšie nemôžme uskutočniť tie postupy, ktoré vedú k najlepším výsledkom, pretože môžme mať nekompletné alebo nesprávne informácie o tom ako sa jednotlivé postupy navzájom ovplyvňujú. Taktiež môže existovať také veľké množstvo postupov, že nie je možné ich všetky vyhodnotiť.
Elementy a kategórie optimalizačných problémov:
Na zadefinovanie optimalizačného problému treba dôkladne popísať jeho tri kľúčové elementy:
- Rozhodovacie premenné, ktoré sú numerickým vyjadrením možných postupov alebo výberov.
- Cieľ, ktorý chceme optimalizovať. Tento cieľ musí byť merateľný, napr. maximalizácia zisku alebo minimalizácia odpadového materiálu.
- Ohraničenia, ktoré reprezentujú dodržanie určitých pravidiel, zavedenie limitov pre rozhodovacie premenné. Príkladom sú kapacity výrobných liniek, materiálové alebo ľudské zdroje, či rozpočtové ohraničenia.
Optimalizačné modely sú rozdelené podľa charakteru rozhodovacích premenných a typu matematického vyjadrenia účelovej funkcie a ohraničení:
- Lineárne programovanie – účelová funkcia rovnako ako ohraničenia sú lineárne a rozhodovacie premenné a môžu nadobúdať akékoľvek hodnoty,
- Celočíselné lineárne programovanie – lineárne programovanie s celočíselnými rozhodovacími premennými,
- Zmiešané lineárne programovanie – niektoré rozhodovacie premenné nadobúdajú celočíselné hodnoty,
- Nelineárne programovanie – obsahuje nelineárne vyjadrenia,
- Kvadratické programovanie – špeciálny prípad nelineárneho programovania, kde účelová funkcia je vyjadrená kvadraticky a ohraničenia sú lineárne.
Optimalizačné modelovanie požaduje predchádzajúce precízne spracovanie údajov – získavanie údajov zo zdrojov organizácií, transformáciu údajov do použiteľnej formy, čistenie a opravu nekompletných alebo protichodných údajov a ich uchovávanie v dátových skladoch pre centrálny prístup. Často musí byť na údajoch vykonaná ďalšia štatistická analýza, hĺbková analýza údajov (data mining), prognostické a ekonometrické modelovanie.
A preto optimalizácia nie je nikdy izolovaný proces, ale nadväzuje na predchádzajúcu postupnosť krokov cez spracovanie prvotných údajov, reporting až po popisné a prediktívne analýzy, aby mohla byť uskutočnená precízne.
Túto postupnosť krokov ilustruje nasledovný obrázok:
SAS/OR je súčasťou SAS softvéru od roku 1983. Spája v sebe množstvo analytických, modelovacích a optimalizačných metód, ktoré sa uvádzajú pod spoločným názvom ako „operačný výskum“. Hlavné oblasti, ktoré SAS/OR pokrýva:
Matematická optimalizácia:
Podpora pre tvorbu a riešenie širokej škály optimalizačných modelov.
Riadenie projektov a zdrojov:
Presná cesta a riadenie projektov s ohraničenými zdrojmi, ktoré definujú kedy uskutočniť jednotlivé úlohy v danom projekte vzhľadom na ich časovú následnosť, respektíve prioritu pri optimálnom využití ohraničených zdrojov.
Simulácia diskrétnych udalostí:
Študovanie správania sa systémov, ako sú obsluha zákazníkov, výrobné procesy a riadenie dopravy, kde kľúčovú úlohu zohrávajú náhodné odchýlky (ako napríklad príchod zákazníkov alebo vozidiel, výrobné procesy, atď.). Simulácia umožňuje takéto procesy študovať a následne analyzovať a vyhodnocovať dlhodobé efekty alternatívnych scenárov a rozhodnutí.
Optimalizácia bola vždy kľúčovou časťou SAS/OR. Optimalizačné procedúry dlhodobo zahrnuté v SAS/OR sú nasledovné:
- PROC LP: Lineárna, celočíselná a zmiešaná optimalizácia založená na simlexovej metóde
- PROC INTPOINT: Lineárna optimalizácia využívajúca metódu vnútorného bodu
- PROC NETFLOW: Optimalizácia toku v sieti. Hľadanie najkratšej cesty, nákladovo ocenené toky (minimalizačné / maximalizačné úlohy)
- PROC NLP: Všeobecná nelineárna optimalizácia
Tím vývojárov SAS/OR prináša súbor nových optimalizačných procedúr s intuitívnejším modelovacím jazykom, ktorý zjednodušuje a skracuje tvorbu a následne uľahčuje opätovné použitie modelov:
- PROC OPTMODEL: Optimalizačný modelovací jazyk a prístup ku všetkým novým optimalizačným solverom (lineárny, všeobecný nelineárny, kvadratický, zmiešaný lineárny)
- PROC OPTLP: Lineárna optimalizácia; primárny a duálny simplexový solver, solver vnútorného bodu
- PROC OPTQP: Kvadratická optimalizácia, solver vnútorného bodu
- PROC OPTMILP: Zmiešaná lineárna optimalizácia, solver vetiev a hraníc.
Nové optimalizačné procedúry v SAS/OR poskytujú rýchlejšie a prístupnejšie možnosti pre modelovanie a riešenie širokej škály optimalizačných problémov. Vzhľadom na čoraz väčšiu potrebu SAS užívateľov riešiť rozsiahlejšie a komplexnejšie optimalizačné úlohy, výhody SAS/OR prichádzajú práve včas.
S OPTMODEL a ostatnými novými “OPT“ procedúrami, je ľahšie ako kedykoľvek predtým tvoriť optimalizačné modely z podnikateľských dát, nájsť optimálne riešenia a reportovať výsledky pre úspešnú implementáciu.
Optimalizácia nie je ani zďaleka izolovanou technológiou. Avšak SAS je jediný, ktorý poskytuje úplnú podporu v procese výberu, analýzy dát a business intelligence nevyhnutnú pre tvorbu, riešenie a aplikáciu relevantných optimalizačných modelov. Navyše, SAS/OR ponúka kompletnú paletu na riešenie optimalizačných modelov. Môžete si byť istí, že prostredie pre optimalizačné modelovanie má pevné analytické základy, jednoduchosť a flexibilitu, ktoré vám umožňujú ľahko sa prispôsobiť meniacim sa potrebám v rozhodovacom procese.
|
