Top 10 de secretos para triunfar de manera óptima

El departamento de defensa coordina las actividades de millones de personas usando trillones de dólares en activos. Las decisiones basadas en los soportes de computación son universales y permiten enlazarse con métodos de planificación manual.A través del siguiente resumen se revelan 10 de los secretos del éxito en las aplicaciones de la optimización en el mundo real.

#1: Documento (piensa) antes de computar.

Tenemos un asombroso número de oportunidades para desenvolver problemas con los modelos de optimización que son implementados, pero que aún no han sido documentados.La documentación debe incluir estos 3 componentes críticos:

- 1.1 Un resumen ejecutivo no matemáticoDebe contestar las siguientes preguntas:¿Cuál es el problema? ¿Por qué el problema es importante? ¿Cómo será resuelto sin tu ayuda? ¿Qué estás haciendo para resolverlo? ¿Cómo sabremos que tuviste éxito?El resumen debes expresarlo en el lenguaje que utilice tu patrocinador en vez de utilizar una jerga muy técnica. Si tienes problemas para escribirlo en menos de 5 páginas es un signo claro de que no estás listo para proceder.

Ten un lector no analista para que lea tu resumen ejecutivo en voz alta Dile al lector que te explique el resumen, escúchalo, revísalo y repite el procedimiento.

- 1.2 Formulaciones matemáticasDeben incluir, en este orden, lo siguiente:Usar un índice (definir dimensión de los problemas), datos entregados, variables de decisión y unidades respectivas, objetivos (restricciones) y, quizás, una formulación dual.

Recordar definir los términos antes de usarlos. Para distinguir entradas de saludas, adopte una convención como minúsculas para índices y datos, y MAYÚSCULAS para VARIABLES DE DECISIÓN.

- 1.3 Descripciones verbales de las formulacionesExplicar las variables de decisión, los objetivos y las restricciones añadidas al modelo matemático en un lenguaje claro. Evita utilizar una traducción literal desde el lenguaje matemático al castellano. Justifica cada suposición hecha que simplifique el modelo.

#2: Limitar todas las decisionesLos límites restringen el dominio de cada decisión. No existen las variables sin límites en nuestro mundo analista o real. Establecer límites para cada variable de decisión es un concepto trivial, ignorado con frecuencia. Y aunque cualquier solucionador de optimizaciones razonables puede hacer estoy automáticamente, el solucionador no te dirá si el análisis está hecho en base a información errada o faltante en el modelo.La enumeración de modelos con variables enteras puede ser mucho más fácil si los límites de esas

variables son lo más ajustados posible. Esto vale la pena trabajarlo antes de empezar a tratar de resolver modelos grandes. Limitar las variables de decisión pagan beneficios inesperados.

#3 Espera que cada restricción se transforme en objetivo y viceversa

Los modelos de planteamiento militar son conocidos por tener múltiples objetivos conflictivos. Aprender acerca de los objetivos jerárquicos y la forma de obligar al software de optimización a seguir la jerarquía. Por ejemplo, es posible que el maximizar el objetivo de mayor prioridad, y luego añadiendo una restricción, mantenga el desempeño de todas las soluciones siguientes. Repetir con cada objetivo de baja prioridad hasta que las restricciones sucesivas se hayan ocupado de la jerarquía completa. Con un lenguaje algebraico de modelación, se pueden automatizar todas como un solo modelo de excursión.Descubrir que se pueden realizar cambios en tu concepto de lo que se debería hacer. Esto lleva a aspirar a restricciones, donde determinas, por ejemplo, cuánto de algo puedes maximizar en un asilamiento, y luego escribir la restricción.

#4 Clásico programa de análisis de sensibilidad es absurdo

Aplicaciones ciegas de valores duales y otros libros de trucos, ofrecen pocos consejos útiles de cómo la solución responde al cambio de los “Inputs” entradas.

Incluso para esos pocos modelos que son lineales, los textos de sensibilidad son rara vez útiles. La mayoría de los modelos de lenguaje matemático y solucionadores no soportan tal análisis.En nuestro mundo, es mucho más importante buscar, “escenario robusto”, soluciones más que preocuparse por cambios de parámetros individuales. Siempre busca la guía actual de planeamiento defensivo.

#5 Limita tus variables dobles

Una restricción de un programa lineal convencional tiene una variable doble que es ilimitada y puede ser interpretada “Esto es lo mucho que valdría relajar la restricción en una unidad”.Un programa de restricciones elásticas lineales usa una penalidad lineal por unidad de violación.Otras sorpresas aparecen con restricciones elásticas: la programación lineal de enteros es mucho más fácil para lidiar, cuando sabes a priori que cualquier candidato entero es admisible.

#6 Presta atención a las dobles

Considera este ejemplo de un modelo simple de flujo máximo. Tienes un nodo origen, un nodo destino y una red directa por la cual deseas pujar el máximo flujo desde el origen al destino. Escribe este programa lineal y resuélvelo. Ahora, recupera la doble solución. Observa estos valores dobles, y toma en cuenta que cada arco de reducción mínima se distingue por dos valores. Si quieres atacar el flujo máximo y puedes cortar estos arcos, entonces lo has resuelto.

#7 Modelo Robusto

Asegúrate de que el modelo considere escenarios futuros alternos, y que represente una solución robusta.

#8 Persistencia del modelo

La optimización se ha ganado su reputación por amplificar cambios pequeños en entradas a cambios impresionantes en el asesoramiento.Los compromisos de apoyo a las decisiones suelen requerir muchas excursiones en el modelo, seguidas por un análisis, luego por revisiones y más pruebas del modelo. Luego de haber realizado todo eso, lo último que queremos es una revisión que cambie todo.Es fácil agregar características del modelo que limitan las revisiones innecesarias. Para ellos es necesario un legado de soluciones como entrada y luego añadir características al modelo. Estas características persistentes pueden incluir:

- No cambie el consumo del legado de recursos más de un 2%.- Entre el legado de la solución y cualquier posible revisión, añade (elimina o cambia) no más de 3 de las opciones binarias de la serie.- No cambies eso, a menos que cambies esto otro también y así.

#9 Hojas de cálculo, fácil, adictivas y limitantes.

Bueno, necesitamos respuestas rápidas y el apoyo de la base de datos para el desarrollo de un modelo, y soluciones catalogadas, necesitamos una interfaz gráfica de usuario que permita realizar análisis ad-hoc y que pueda mostrar gráficos.Las hojas de cálculo con la optimización de resolver cualquier incrustado están invitando. Después de todo, incluso los ejecutivos les gusta abrir y admirar las hojas de cálculo, por eso tiene aceptación inmediata. Teniendo una solución en la hoja de cálculo significa que inmediatamente puedes catalogar y mostrarla con todas las herramientas que se usan hoy en día. El gran problema es que sólo soportan vistas bidimensionales.Los lenguajes de modelado se hacen a mano para dar cabida a los modelos multidimensionales

#10 Heurística puede ser peligroso

La heurística no requiere software de optimización y puede ofrecer una primera opción para evaluar una solución con sentido común, pero no debe ser la única opción. También podemos desarrollar límites en la mejor solución posible, aunque esto no es divertido como la construcción de un método de búsqueda de soluciones. Sin un límite como este, nuestro consejo es de calidad desconocida. Esta certificación de calidad es importante: Un límite en la mejor posible solución es tan importante como la mejor solución que tienes.Un modelo de optimización matemática tarda más que una heurística para el desarrollo, y tal vez de resolver, pero puede proporcionar un límite. De hecho, desarrollamos modelos de flexibilización de problemas muy difíciles sólo para obtener los límites que proporcionan.