최적화 모델링은 특정 제약 조건과 목표를 고려하여 가능한 선택지 중에서 문제에 대한 최상의 해결책을 찾는 수학적 접근 방식입니다. 운영 연구, 엔지니어링, 경제, 금융, 물류 등 다양한 분야에서 사용되는 강력한 도구입니다. 수학적 최적화 모델링은 리소스 할당, 생산 프로세스 또는 물류를 최적화하여 워크플로 전반에서 비용을 절감하고 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
또한 최적화 모델링은 전략적 계획과 장기적인 의사 결정을 향상합니다. 이를 통해 조직은 여러 시나리오와 대안을 평가할 수 있으며, 이를 구현하기 전에 다양한 선택의 잠재적 결과를 이해할 수 있습니다. 이는 포트폴리오 최적화가 더 나은 투자 전략으로 이어질 수 있는 금융과 같은 산업 부문에서 특히 유용할 수 있습니다.
의사 결정 최적화는 기업이 비즈니스 가치를 높이기 위해 적절한 조치를 취하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
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최적화 모델은 특정 제약 조건을 준수하면서 목적 함수를 최대화하거나 최소화하여 조직과 개인이 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다.
목적 함수란 최대화하려는 항목(예: 이익, 수익, 효율성) 또는 최소화하려는 항목(예: 비용, 낭비, 시간)을 정의하는 수학적 표현입니다. 목적 함수는 최적화 문제의 핵심입니다.
결정 변수는 결과에 영향을 미치기 위해 제어하거나 조정할 수 있는 변수로, 일반적으로 기호로 표시되며 특정 제약 조건에 따라 달라집니다. 이러한 제약 조건은 의사 결정 변수 간의 값 또는 관계를 제한하는 수학적 표현입니다. 제약 조건은 리소스 가용성, 용량 제한 또는 규제 요구 사항과 같은 현실적인 제한을 나타냅니다.
최적화 모델링에는 여러 종류가 있어 다양한 목적에 따라 사용할 수 있습니다. 확률적 최적화는 불확실성 또는 무작위성과 관련된 최적화 문제를 다루는 수학적 최적화의 한 분야입니다. 확률적 최적화에서는 목적 함수 및/또는 제약 조건이 확률적 또는 무작위 변수의 영향을 받기 때문에 기존의 결정론적 최적화보다 최적화 프로세스가 더 복잡해집니다.
비선형 최적화 모델링은 목적 함수, 제약 조건 또는 둘 다에 의사 결정 변수의 비선형 함수가 포함되는 수학적 최적화 문제를 다룹니다.
비제약 최적화 모델링은 수학적 최적화의 한 유형으로, 의사 결정 변수에 대한 제약 없이 목적 함수의 최대값 또는 최소값을 찾는 것이 목표입니다.
최적화 모델링에서 경험적 접근법은 복잡한 최적화 문제에 대한 대략적인 해결책을 찾는 것을 목표로 하는 문제 해결 접근 방식 또는 기법으로, 특히 정확한 최적 솔루션을 찾는 것이 합리적인 시간 내에 계산적으로 불가능할 때 유용합니다. 경험적 접근법에서는 종종 솔루션 품질과 계산 시간 사이의 절충점을 찾아야 합니다.
운송 회사인 RapidLogistics가 차량의 배송 경로를 최적화하여 연료 비용을 최소화하면서 동시에 적시 배송을 보장하고자 하는 가상의 시나리오를 생각해 보겠습니다. 최적화 모델링을 이 시나리오에 단계별로 적용하는 방법은 다음과 같습니다.
해결하려는 문제를 이해하고 그 목표를 명확하게 설명하는 것부터 시작합니다. 목표를 달성하기 위해 제어하거나 조정할 수 있는 변수를 결정합니다. 의사 결정 변수 측면에서 최대화(예: 수익, 효율성)하거나 최소화(예: 비용, 낭비)하고자 하는 것을 나타내는 수학적 표현을 만듭니다.
RapidLogistics는 한 도시 내의 다양한 고객에게 물품을 배송하면서 연료 비용을 최소화하고자 합니다. 결정 변수는 각 차량이 이동하는 경로이며, 목표는 연료 소비를 최소화하는 것입니다.
의사 결정 변수의 값 또는 관계를 제한하는 모든 제약 조건을 나열합니다. 리소스 제약, 용량 제한, 규제 요건 등이 여기에 포함될 수 있습니다. 각 제약 조건을 결정 변수와 관련된 수학적 방정식 또는 부등식으로 표현합니다.
RapidLogistics의 경우 제약 조건은 다음과 같습니다.
시간대: 고객별로 배송이 이루어질 수 있는 특정 시간대가 있습니다.
차량 용량: 각 차량에는 물품의 최대 중량 및 부피 용량이 정해져 있습니다.
모든 고객 방문: 모든 고객을 정확히 한 번만 방문해야 합니다.
연료 제한: 모든 차량의 총 연료 용량이 제한되어 있습니다.
문제를 선형 프로그래밍(또는 선형 최적화), 비선형 프로그래밍, 정수 프로그래밍, 이차 프로그래밍 또는 다른 유형의 수학적 프로그래밍으로 표현할 수 있는지 결정합니다. 목적 함수와 제약 조건의 특성에 따라 이 선택이 달라집니다. 예를 들어 선형 제약 조건은 선형 최적화 모델링의 기본 구성 요소입니다.
예시로 사용된 문제 유형은 혼합 정수 선형 프로그래밍(MILP) 문제로 나타낼 수 있습니다. 목적 함수는 의사 결정 변수의 선형 함수인 총 연료 소비량을 최소화하는 것입니다. 시간대 및 차량 용량과 관련된 제약 조건은 선형화될 수 있습니다.
목적 함수에 대한 매개변수 값과 비용, 계수, 의사 결정 변수의 한계와 같은 제약 조건을 포함하여 모든 필요한 데이터를 수집합니다.
RapidLogistics는 고객의 위치, 배송 시간대, 물품 크기, 차량 연료 소비율, 차량 용량, 모든 차량의 연료 한도 등에 대한 데이터를 수집해야 합니다.
목적 함수와 제약 조건을 결합하여 최적화 문제를 나타내는 완전한 수학적 모델을 만듭니다.
RapidLogistics의 경우 목적 함수는 모든 차량의 연료 소비량 합계를 최소화하는 것이며, 결정 변수는 차량의 고객 방문 여부를 나타내는 이항 변수일 수 있습니다.
사용 중인 모델 유형을 지원하는 적절한 최적화 소프트웨어('솔버'라고도 함) 또는 프로그래밍 언어를 선택합니다. 선택한 최적화 소프트웨어 또는 도구에 수학적 모델과 데이터를 입력하고, 이를 사용하여 최적의 솔루션을 찾습니다. 최신 소프트웨어는 일반적으로 다양한 머신 러닝 기술과 최적화 알고리즘을 사용하여 실현 가능한 영역 내에서 최상의 솔루션을 찾습니다.
RapidLogistics는 Gurobi, CPLEX 또는 Python의 PuLP와 같은 오픈 소스 라이브러리와 같이 혼합 정수 선형 프로그래밍을 지원하는 최적화 도구 또는 소프트웨어를 선택할 수 있습니다.
의사 결정 변수의 값을 검토하여 권장되는 조처를 파악합니다. 가능한 최상의 결과를 나타내는 최적의 솔루션에서 목적 함수의 값을 결정합니다.
이 프로세스를 통해 RapidLogistics는 다른 경로보다 더 효율적인 특정 경로를 발견하여 비용을 절감할 수 있습니다. 이제 최적화된 배송 경로를 구현하고 그에 따라 차량 배정 및 일정을 업데이트할 수 있습니다. 회사는 최적화된 경로의 성과를 정기적으로 모니터링하고 신규 고객 또는 업데이트된 연료 비용처럼 조건이 바뀐 경우 이에 적응하기 위해 필요에 따라 조정할 수 있습니다.
이미 물류 부문에 대한 사용 사례를 검토했습니다. 최적화 모델링이 의사 결정권자에게 도움이 될 수 있는 몇 가지 다른 일반적인 영역은 다음과 같습니다.
최적화 모델은 개별 장비에 이르기까지 생산 일정과 공급망을 최적화할 수 있습니다. 모델은 품질 관리 프로세스를 최적화하여 검사 비용을 최소화하면서 결함을 줄일 수 있습니다.
투자자는 최적화 모델을 사용하여 위험을 관리하면서 수익 극대화를 지원하는 포트폴리오를 구성합니다. 금융 기관은 옵션과 파생상품의 가격을 정확하게 책정하는 데 신용 점수 모델을 사용하며, 신용 점수 모델은 대출 결정을 최적화하여 위험과 수익의 균형을 맞출 수 있습니다.
공공재 부문에서는 전기 또는 가스 배분을 최적화하여 손실을 최소화하고 안정성을 개선합니다. 재생 에너지 회사는 최적화를 사용하여 풍력 터빈이나 태양광 패널을 가장 비용 효율적으로 배치할 수 있습니다.
병원은 간호사 및 의사의 일정 관리 문제를 최적화하여 비용을 최소화하면서 적절한 인력을 확보할 수 있습니다. 제약 회사는 최적화를 사용하여 효능과 비용의 균형을 맞추고 최적의 의약품 제형을 개발합니다.
비즈니스 문제를 수학적으로 표현하여 효과적인 분석 의사 결정 지원 애플리케이션을 만듭니다.
통합 환경 내에서 — IBM Watson Studio —최적화와 머신 러닝을 결합하여 AI를 활용한 최적화 모델링 기능을 제공합니다.