Математическая оптимизация для бизнеса. Часть 1. Пассажирские авиалинии

В рамках серии статей по применению математической оптимизации для решения задач в бизнесе мне хотелось бы кратко, но ёмко раскрыть причины и предпосылки возникновения потребности у бизнеса решений задач такого класса, а также привести конкретные примеры кейсов, которые успешно реализованы в крупнейших компаниях мира. В отдельности каждый кейс заслуживает не менее 50 страниц текста для полноценного описания, я же постараюсь изложить главную суть решений и некоторые технические особенности в формате статей на Хабре. Алгоритмы математической оптимизации относятся к категории Prescriptive – аналитики, наиболее сложного и ценного для бизнеса аналитического сегмента. Данная категория позволяет создавать сложные интеллектуальные системы принятия решения с целью максимизировать экономические, производственные и многие другие KPI в рамках заданных ограничений. Математическая оптимизация имеет своё применение в каждом из видов бизнеса любого масштаба, включая промышленность, производство, розничную торговлю, транспорт и логистика, телеком, агросектор, энергетика, строительство, финансы, банкинг, спорт, кино, медицина, образование и т.д. В текущей статье пойдет речь о задачах в индустрии пассажирских авиалиний.

https://habr.com/ru/companies/axenix/articles/816525/

#математическая_оптимизация #авиалинии #исследование_операций #оптимизация_для_бизнеса #milp #ценообразование #планирование_расписаний #machinelearning #ai

Как мы в 2 раза ускорили решение MILP-проблем за счет ML

Многие задачи, с которыми мы имеем дело при цифровизации производства (неважно какого), – это задачи оптимизации: оптимизация производственного расписания, оптимизация цепочек поставок и размещения объектов, оптимизационное планирование и прочее. Многие из них сводятся к проблемам смешанного линейно-целочисленного типа (MILP – Mixed Integer Linear Problem). Конечно же мы хотим их решать быстрее и эффективнее, поэтому год назад начали разработку ML-модулей для этого. В этой статье мы познакомим вас с концептом одного такого модуля – для упрощения MILP методом обнуления переменных – и расскажем о том, насколько нам удалось с его помощью сократить время работы решателя.

https://habr.com/ru/companies/zyfra/articles/810965/

#MILP #ml #operations_research #blending_models #optimizaiton #решатель #оптимизация #mip #scip #highs

In this pair of articles, we formulate and solve Mixed Integer Linear Programming (MILP) models to compile crossword puzzles.
We're not the first to do this. An article from 1989 reported attempts, concluding that "the prospects of using integer programming for any type of puzzle of realistic size and with a substantial lexicon remain bleak".
But a lot has changed in the 35 years since 1989. Is the problem solvable now?
https://www.solvermax.com/blog/crossword-milp-model-1
#orms #optimization #milp #gurobi

Researchers from MIT and ETH Zurich have developed a new, data-driven machine-learning technique that could be applied to many complex logistical challenges, such as package routing, vaccine distribution, and power grid management

#ai #artificalintelligence #machinelearning #labhorizons #ml #technology #software #MIT #MILP #research #tech #innovation

Oh my 40 might #ML followers, what do you recommend as a good #book on #discrete #optimization?

(all aspects are interesting, from #combinatorics to #continuous #relaxations #integer #programming #ILP #MILP etc)