Megoldások→ Egyedi optimalizációs algoritmusok
Optimalizációs algoritmusok egyedi fejlesztése
Bár fejlesztéseink a piaci igényeknek megfelelően elsősorban logisztikai problémákra koncentrálnak, érdeklődünk egyéb területek optimalizációs problémái iránt is.
Az egyedi optimalizációs algoritmusok fejlesztést természetesen mindenre kiterjedő, a megrendelővel közösen lefolytatott problémaspecifikációnak kell megelőznie, ezután tudunk konkrét javaslatot tenni megfelelő algoritmus implementációjára.
Optimalizációs problémák
Üzleti tevékenység gyakorlása során gyakran törekszünk olyan döntés vagy döntéssorozat meghozatalára, ami bizonyos korlátozó feltételek figyelembevételével valamely költségtényező minimális, illetve valamely haszontényező maximális értékének elérését célozza. Például egy üzem gyártósorainak termelési programját úgy akarjuk elkészíteni, hogy a beérkezett rendelések határidőre való teljesítése mellett minimalizáljuk a gépek technológiai átállásra fordított idejét. Vagy a flotta járműveinek napi útvonalát úgy kívánjuk megtervezni, hogy a szállítási feladatok elvégzése mellett a sofőrök munkaidejének és a célállomások nyitvatartási idejének betartásával minimalizáljuk a megtett kilométereket. Esetleg a szabvány méretű gyártási alapanyagok darabolását kellene minimális anyagveszteséggel megoldani.
A felsoroltakhoz hasonló feladatokat optimalizációs problémáknak nevezzük. Az említett példák elsősorban alsóbb szintű operatív döntéshelyzeteket érintettek. Optimalizációs problémák természetesen nemcsak az operatív döntéshozatali szinteken jelentkeznek, hanem a taktikai vagy stratégiai szinteken is. Például: telephelyek földrajzi elhelyezkedésének optimális megválasztása, optimális telekommunikációs hálózatok tervezése, stb.
A gyakorlatban az idézett klasszikus példák mellett rendkívül változatos feladatokkal találkozhatunk. A szakirodalomban számos hivatkozás található szállítmányozási, termelés-szervezési, mezőgazdasági, telekommunikációs, építészeti, vegyipari ágazatok optimalizációs problémáira. A korlátozó feltételek szigorúságán egyes feladatokban enyhítenek, más esetekben több céltényező valamilyen hierarchia vagy súlyozás szerinti együttes optimalizálására van szükség.
A gyakorlati életben jelentkező problémák kézi kezelése általában reménytelen vállalkozás. A változók, a szabályok, a korlátozó feltételek száma, azaz a probléma komplexitása általában olyan nagy, hogy a tapasztalt szakemberek „józan mérlegelésein” alapuló módszerek időigénye és rugalmassága, illetve az előállított megoldások minősége éles piaci versenykörülmények között elfogadhatatlan.
Persze a korszerű információtechnológia alkalmazása önmagában nem elegendő az optimalizációs problémák kezeléséhez. Sajnos még az egyszerűsített feladatok nagy része esetében sem rendelkezünk olyan matematikailag korrekt eljárással, ami elfogadható időráfordítással optimális megoldást állít elő. Ráadásul a gyakorlatban általában sokkal több tényező figyelembevételére van szükség, mint a széleskörű kutatások tárgyát képező „akadémiai” modellekben. A fenti nehézségek hatására az utóbbi évtizedekben egyre inkább előtérbe került az olyan technikák kutatása, amelyek nem feltétlenül optimum előállítására törekszenek, hanem megelégszenek nagyon jó minőségű megoldásokkal. E módszertanok ugyanakkor általánosak, nemcsak egyszerűsített problémák szűkebb körére alkalmazhatók. A gyakorlati optimalizáció során felmerülő nehézségek ellenére elmondhatjuk, hogy a ma rendelkezésre álló módszertani apparátussal a felmerülő üzleti optimalizációs problémák túlnyomó része kezelhető.
Az optimális vagy optimumközeli üzleti döntések nyilvánvalóan javítják a működés hatékonyságát, pénzt és időt takarítanak meg, sőt, rugalmasabbá tehetik a vállalkozást, és pozitív hatással lehetnek az ügyfelek számára nyújtott szolgáltatások minőségére is.
Felhasználói felület
KATTINTSON A NAGYÍTÁSHOZ!
1. Az egyedi optimalizációs algoritmust használó RFMS (Railway Fleet Management System) rendszer tervezési felülete.
2. Termelési program grafikus megjelenítése a termelő vállalatok gyártási feladatainak ütemezését támogató rendszerben (IPros).
3. Optimális depólokációk keresésére irányuló szimulációk eredményének kiértékelése.
4. A nyugat-dunántúli régió menetrendjének kialakítása a menetrend-optimalizáló szoftver segítségével.