オペレーションズ-リサーチとは

オペレーションズリサーチは、意思決定科学または操作分析とも呼ばれ、ビジネスの質問に数学 応用数学のサブフィールドとして、それはデータサイエンスや機械学習などの他の分野と並んで非常に興味深い位置を持っています。

オペレーションズ-リサーチはどの質問に答えますか？

Operations Researchの実際の定義に入る前に、いくつかのアプリケーション例を見てみましょう。 あなたが見るように、彼らはすべて共通点がいくつかあります：私たちはすぐ後にそれに到達します。

オペレーションズ-リサーチの例：

学校で数学の授業を受けたことがあれば、おそらく線形方程式に遭遇し、ペンと紙でそれらの方法を解く方法を学んだ 線形計画法は、線形目的関数を使用して線形制約のシステムを解くための最適化手法です。 これは、操作研究の最も知られている方法です。

Waiting line theoryまたはqueuing theoryのHal Gatewoodによる写真。

オペレーションズ-リサーチの第二のトピックは、キューイング理論です。 前の例よりも明らかではないかもしれませんが、待っている行は数学的な言葉で完全に記述することもできます。 これが完了すると、キュー理論は、ビジネスが理解し、顧客と同時に労働力管理のためのキュー時間を改善することができます。

キューイング理論のもう一つの重要なアプリケーションは、コンピュータの操作システムによるタスクスケジューリングですが、この記事で説明した他のアプ

在庫管理システム

オペレーションズリサーチが解決する次のトピックは在庫管理です。 会社の在庫管理は複雑で、購買、倉庫管理、出荷、追跡など、多くの決定に依存します

在庫管理システムは、組織の在庫タスクの全体を解決するさまざまなソリ 在庫管理に最も使用されるアルゴリズムは、経済注文数量（EOQ）、在庫生産数量（IPQ）、およびABC分析です。 在庫管理に更に行きたいと思えば完全にそれらに一見を有するべきである。

置換問題

この時点で、Operations Researchで扱われている問題の種類がすでに明確になっていることを願っています。 取り替え問題は前と比較的対等である:使用法のある特定の時間後に失敗するために知られている材料の取り替えを最大限に活用すること。 機械類、車、コンピュータ、等のような高い項目のために余りに遅くそれらを取り替えるとき、また余りに早く取り替えるとき会社のための巨大な費用があ したがって、これはOperations Researchの最適化にも適しています。

ネットワーク解析

ネットワーク解析は、前述の項目とは比較的異なるトピックです。

ネットワーク解析では、アプリケーションは最適化されるグラフとして表されます。 グラフ理論では、一般に、グラフはノードとエッジの存在します。 各ノードはポイントであり、各エッジは特定の異なるノード間に接続があるかどうかを示します。 このタイプのデータの良い例は、各人物（プロファイル）がノードとして表され、各友情関係がエッジとして表されるソーシャルメディアネットワークです。

運用研究でこれを使用する例は、プロジェクト管理のためのものです。 プロジェクト管理について話すとき、我々はおそらく、すべてのプロジェクト内のステップ間のステップと依存関係の詳細な概要を可能にする有名なガントチャートを知っています。

しかし、プロジェクトが非常に複雑であるときはいつでも、タスク間に多くの依存関係があります：最適なパスを識別するのが複雑になるほど多 ここで役立つ操作研究の二つの方法は、クリティカルパス法（CPM）とプロジェクト評価&レビュー技術（PERT）方法です。

シーケンスの問題

最後にシーケンスの問題をリストしたいと思います。 このトピックでは、限られた数のリソースで実行する多数の操作の順序を定義することについて説明します。 このような状況では、多くの異なる実行順序から選択することができ、最良の順序を選択することを確認したいと考えています。 選択した原価関数に応じて、作業の合計期間、または原価または便益を最適化できます。

多くのシーケンス方法には、先着順(FCFS)、最短処理時間(SPC)、最も早い期日(EDD)などがあります。

オペレーションズリサーチの応用が増えていますが、一般的な考え方は今明らかであると思いますので、トピックのより正式な説明に移ります。

Operations Researchの定義

Operations Researchは、最適化とシミュレーションの質問に答えるために数学と統計を使用しています。 ビジネスの質問を最適化の質問に翻訳するときはいつでも、最小化するコストまたは最大化する利益の明確な定義があることは基本的なことです。

アルゴリズムと統計

私はすでに上に書いた：Operations Researchはアルゴリズム、数学、統計に大きく依存しています。 操作研究におけるアルゴリズムの非常に重要なファミリーは、最適化アルゴリズムです：可能性の特定のセットを与えられた最大値または最小値を見つ

この例として、必要な人数と個々の従業員の制約のセットを考えると、最適化アルゴリズムを使用して、工場の人員配置のコストを最小限に抑えるこ

最適化

潜在的な実用的な制約を考慮して、質問に対する最良の解決策を見つける。 最適化は、開始前に決定されるコストまたは便益の最大化または最小化に関するものです。

複数の目標を持つことができ、その場合、異なるコストの重みを適用することによって複合コスト関数を定義することができます（たとえば、2つのコ

これらの最適化で対処する第二の頻繁に発生するものは制約です。 時には、コストの最小化を探しているアルゴリズムは、事実上不可能な方法で解決策を探すことができます。 たとえば、最高のスタッフ計画を探しているときは、24時間シフトの人を計画するアルゴリズムを制約したいと考えています。

シミュレーション

シミュレーションは、実際には最適化に匹敵するタスクです。 最適なスタッフ計画が何であるかをアルゴリズムに尋ねるのではなく、計画を変更することの効果がどうなるかをアルゴリズムに尋ねることも このタイプのタスクは、異なる入力構成で最適化アルゴリズムを使用して、それらの異なる入力で最適な結果になるものをシミュレートできるため、最

つまり、Operations Researchは、最適化やシミュレーションを目的として、ビジネスの質問に数学を適用しています。 私はこの記事があなたのために物事を明確にしたことを願っています。 読んでくれてありがとう、より多くのことをお楽しみにすることを躊躇しないでください！