IV. KỸ THUẬT TỐI ƯU MAP - OTM
Chọn không đúng kỹ thuật tối ưu hóa cần thiết
cho các ứng dụng kinh doanh do đó có thể dẫn đến một lựa chọn sai lầm của gói phần mềm tối ưu hóa. Như vậy, doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với nhiều quyết định thiên vị cũng như định hướng chiến lược không chính xác mà chủ yếu gây ra thiệt hại tài chính. Sự phù hợp của kỹ thuật tối ưu hóa phụ thuộc vào loại khu vực ứng dụng, bản chất của các biến quyết định và ràng buộc, và các mục tiêu mục tiêu từ quá trình tối ưu hóa. Nhiều đề án phân loại đã được đề xuất trong văn học để phân loại các kỹ thuật tối ưu hóa. Ví dụ, các biến quyết định có thể được sử dụng để phân loại các phương pháp tối ưu hóa các phương pháp tham số đầu vào liên tục và phương pháp tham số đầu vào rời rạc [16]. Phương pháp tham số đầu vào liên tục bao gồm gradient và phi-gradient phương pháp, mặt khác; phương pháp tham số đầu vào riêng biệt bao gồm các phương pháp thống kê, tối ưu hóa thứ tự, và các thuật toán meta-heuristics. Hình dạng của bề mặt phản ứng (tức là toàn cầu so với tối ưu hóa địa phương) có thể được sử dụng cũng để phân loại các kỹ thuật tối ưu hóa các kỹ thuật tối ưu hóa địa phương (ví dụ như không gian rời rạc quyết định và không gian quyết định liên tục) và các kỹ thuật tối ưu hóa toàn cầu (ví dụ như meta-heuristic, thuật toán lấy mẫu, và phương pháp Gradient bề mặt) [17]. Thật không may, những phân loại không xem xét thực tế rằng các hệ thống kinh doanh thực tế có một tính năng quan trọng của nhiều mục tiêu mâu thuẫn nhau. Các kỹ thuật tối ưu hóa cũng có thể được phân loại dựa trên thời gian khi những thông tin ưu đãi của nhà sản xuất quyết định hoặc tối ưu hệ thống được thu thập: tiến bộ, apriori, sau hoặc không phát âm rõ ràng ưu tiên [18]. Một trong những yếu tố chính mà kiểm soát cách các phương pháp được phân loại là công cụ đo lường được sử dụng để đánh giá hiệu năng hệ thống (ví dụ như mô hình mô phỏng và / hoặc các mô hình toán học). Mô hình mô phỏng được chỉ xem xét trong phân loại nói trên mà bỏ bê các cách tiếp cận mô hình khác. Phương pháp mô hình hệ thống và phương pháp tiếp cận khác nhau trong việc xử lý không chắc chắn phải được xem xét để cung cấp một phân loại thống nhất và toàn diện về các phương pháp tối ưu hóa [19].
Một thách thức lớn mà phải đối mặt với các nhà nghiên cứu và các nhà quản lý là việc thiếu một hướng dẫn rõ ràng và phân loại toàn diện mà xem xét các khía cạnh khác nhau của các vấn đề tiềm ẩn. Trong [20], cơ chế tối ưu hóa, biến quyết định, và kích thước của không gian giải pháp đã được đồng thời xem xét trong việc lựa chọn kỹ thuật tối ưu hóa cho các ứng dụng chuỗi cung ứng. Bài viết này kéo dài mà nghiên cứu bao gồm các phương pháp tiếp cận mô hình: mô hình toán học và các mô hình mô phỏng. Hiển thị trong hình. 2, là Bản đồ thuật tối ưu hóa (OTM). Từ trái sang phải, OTM bắt đầu với cách tiếp cận mô hình để phân loại các kỹ thuật tối ưu hóa vào chương trình toán học và phương pháp tìm kiếm trực tiếp. Sau đó, các biến quyết định và không gian giải pháp được sử dụng tương ứng để phân loại hơn nữa. Các OTM có thể được xem ở phía bên phải là một phân loại các phương pháp về cơ chế tối ưu hóa: lập trình toán học,, meta-dựa trên mô hình, phương pháp thống kê dựa trên gradient, và meta-heuristics.
đang được dịch, vui lòng đợi..