独家 | 零基础入门优化问题
数据派THU
共 5787字,需浏览 12分钟
· 2022-07-12
作者:Julia Kho 翻译:王闯(Chuck) 校对:zrx 本文约4400字,建议阅读10分钟 本文介绍了什么是优化问题,常见的优化问题分类,优化问题的核心要素以及如何构建简单的优化模型。本文不涉及复杂的数学公式,堪称入门优化问题的保姆级教程。
什么是优化问题,它的背后的原理是什么?
什么是优化? 优化为什么如此重要? 优化用在哪些地方? 约束性优化与无约束优化有什么区别? 优化模型的三个核心要素是什么? 如何构建一个简单的优化问题(两个示例)。
优化用在哪些地方?
案例 1: UPS
谈到商业价值,UPS称:“自 ORION 最初部署以来,每年为 UPS 节省了大约 1 亿英里和 1000 万加仑的燃料。”
这当然可以使他们比竞争对手更具竞争优势。正如在此处看到的,优化为 UPS 带来了重大的商业价值。
案例 2: 美国陆军
在战争时期,最小化成本至关重要,因此,这个优化问题对陆军来说具有巨大价值。
无约束优化vs约束性优化
解决方案是每个决策变量的一组值。例如,5磅菠菜。这可以是一个解决方案。20磅菠菜。这可能是另一种解决方案。 可行方案是实际可行的解决方案。也就是说,一个满足我们约束的解决方案。如果 20 磅菠菜足以满足营养需求,那么这是一个可行方案。 为我们提供最佳价值的一种可行解决方案是我们的最佳方案。在饮食问题上,就是23磅菠菜。
非常毛绒玩具公司(It's So Fluffy LLC) 想要最大化利润。 他们有两种产品:可爱的独角兽抱枕和肥猫玩偶。 非常毛绒玩具公司有足够的雪尼尔材料来生产最多 2 个可爱的独角兽抱枕。 非常毛绒玩具公司有足够的面料生产最多 3 个肥猫玩偶。 独角兽抱枕有 15 美元的利润,肥猫玩偶有 10 美元的利润。
目标函数 决策变量 约束
这家小型有限责任公司的人力只够一天生产最多 4 件产品。
编辑:黄继彦
校对:林亦霖
译者简介
王闯(Chuck),台湾清华大学资讯工程硕士。曾任奥浦诺管理咨询公司数据分析主管,现任尼尔森市场研究公司数据科学经理。很荣幸有机会通过数据派THU微信公众平台和各位老师、同学以及同行前辈们交流学习。
翻译组招募信息
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你能得到:定期的翻译培训提高志愿者的翻译水平,提高对于数据科学前沿的认知,海外的朋友可以和国内技术应用发展保持联系,THU数据派产学研的背景为志愿者带来好的发展机遇。
其他福利:来自于名企的数据科学工作者,北大清华以及海外等名校学生他们都将成为你在翻译小组的伙伴。
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