운영 연구 분야에 대한 포괄적 인 소개
의사 결정 과학 또는 운영 분석이라고도하는 운영 연구는 비즈니스 질문에 수학을 적용하는 연구입니다. 응용 수학의 하위 분야로서 데이터 과학 및 기계 학습과 같은 다른 분야와 함께 매우 흥미로운 위치를 차지합니다.
운영 연구는 어떤 질문에 답합니까?
운영 연구의 실제 정의에 들어가기 전에,의 몇 가지 예제 응용 프로그램을 살펴 보자. 당신이 볼 수 있듯이,그들은 모두 공통점이 몇 가지 있습니다:우리는 바로 그 후에 얻을 것이다.
운영 연구의 예:
학교에서 수학 수업을 들었다면 선형 방정식을 접했을 것이고 펜과 종이로 그 방법을 푸는 방법을 배웠을 것입니다. 선형 프로그래밍은 선형 목적 함수로 선형 제약 조건을 해결하는 최적화 기술입니다. 그것은 운영 연구의 가장 알려진 방법입니다.
대기 라인 이론 또는 대기 이론.
운영 연구의 두 번째 주제는 대기열 이론입니다. 이전 예제보다 덜 분명 할 수도 있지만 대기 라인은 수학적 용어로 완벽하게 설명 될 수 있습니다. 이 작업이 완료되면 대기열 이론을 통해 비즈니스는 고객과 동시에 인력 관리를 위해 대기열 시간을 이해하고 개선 할 수 있습니다.
큐잉 이론의 또 다른 중요한 응용은 컴퓨터 운영 체제에 의한 작업 스케줄링이지만,이 기사에서 논의 된 다른 응용 프로그램과는 거리가 멀다.
재고 관리 시스템
운영 연구에 의해 해결 된 다음 주제는 재고 관리입니다. 회사의 재고 관리는 복잡하며 구매,창고 보관,배송,추적 등과 같은 많은 결정에 따라 달라집니다.
재고 관리 시스템은 조직의 재고 작업의 전체를 해결하는 다양한 솔루션을 재편성합니다. 재고 관리를 위해 가장 많이 사용되는 알고리즘은 경제적 주문 수량,재고 생산 수량 및 알파벳 분석입니다. 당신이 재고 관리에 더 가고 싶은 경우에,당신은 확실히 그에보고해야한다.
대체 문제
이 시점에서 운영 연구에서 처리 된 문제의 유형이 이미 명확 해지고 있기를 바랍니다. 교체 문제는 이전에 비해 상대적으로:사용의 특정 시간 후 실패로 알려진 재료의 교체를 최적화. 기계류,자동차,컴퓨터 등과 같은 값 비싼 품목의 경우 너무 늦게 교체 할 때 회사에 막대한 비용이 들지만 너무 일찍 교체 할 때도 마찬가지입니다. 따라서 이것은 또한 운영 연구를 통한 최적화에 대한 좋은 질문입니다.
네트워크 분석
네트워크 분석은 이전에 나열된 항목과 상대적으로 다른 주제입니다.
네트워크 분석에서 응용 프로그램은 최적화 할 그래프로 표시됩니다. 에 그래프 이론 일반적으로 그래프는 노드와 가장자리의 존재. 각 노드는 포인트이며 각 가장자리는 특정 다른 노드 사이에 연결이 있는지 여부를 나타냅니다. 이 유형의 데이터의 좋은 예는 각 사람(프로필)이 노드로 표시되고 각 우정 관계가 에지로 표시되는 소셜 미디어 네트워크입니다.
이를 운영 연구에 사용하는 예는 프로젝트 관리를위한 것입니다. 프로젝트 관리에 대해 이야기 할 때,우리는 아마 모든 프로젝트의 단계 사이의 단계 및 종속성에 대한 자세한 개요를 허용 유명한 간트 차트를 알고있다.
그러나 프로젝트가 매우 복잡 할 때마다 작업 간에는 많은 종속성이 있습니다. 여기에 도움이 될 수 있습니다 운영 연구의 두 가지 방법은 임계 경로 방법(씨피엠)및 프로젝트 평가&검토 기술(건방진)방법이다.
시퀀싱 문제를
나는 마지막으로 목록을 원하는 시퀀싱 문제입니다. 이 항목에서는 제한된 수의 리소스로 실행할 많은 수의 작업 순서를 정의하는 것에 대해 다룹니다. 이 상황에서 우리는 다양한 실행 순서 중에서 선택할 수 있으며 최상의 순서를 선택하기를 원합니다. 선택한 비용 함수에 따라 총 작업 기간 또는 비용 또는 이점을 최적화 할 수 있습니다.
다수의 시퀀싱 방법은 선착순,최단 처리 시간,가장 빠른 기한 등이 있다.
운영 연구의 더 많은 응용 프로그램이 있지만,나는 일반적인 생각은 지금 분명하고 나는 주제에 대한보다 공식적인 설명으로 이동합니다 생각합니다.
운영 연구의 정의
운영 연구는 최적화 및 시뮬레이션 질문에 대답하기 위해 수학 및 통계를 사용합니다. 최적화 질문에서 비즈니스 질문을 번역 할 때마다 최소화해야 할 비용이나 최대화해야 할 이익에 대한 명확한 정의가 있습니다.
모든 운영 연구 주제의 세 가지 핵심 항목:
알고리즘 및 통계
나는 이미 위에 썼다:운영 연구는 알고리즘,수학 및 통계에 크게 의존 할 것이다. 운영 연구에서 매우 중요한 알고리즘 제품군은 최적화 알고리즘,즉 특정 가능성 집합이 주어지면 최대 또는 최소값을 찾으려고 시도하는 알고리즘입니다.
예를 들어,최적화 알고리즘을 사용하여 필요한 인원 수에 대한 제약 조건과 각 직원의 제약 조건을 고려하여 공장 인력 비용을 최소화 할 수 있습니다.
최적화
잠재적 인 실제 제약 조건을 감안할 때 질문에 대한 최상의 솔루션을 찾습니다. 최적화는 시작하기 전에 결정되는 비용 또는 이익의 최대화 또는 최소화에 관한 것일 수 있습니다.
여러 목표를 가질 수 있으며,이 경우 서로 다른 비용의 가중치를 적용하여 결합 비용 함수를 정의 할 수 있습니다(예:최소화하기 위해 두 비용의 합계를 취하는 것이 결합 비용 함수의 예일 수 있음).
이러한 최적화에서 다루어야 할 두 번째 자주 발생하는 것은 제약 조건입니다. 때로는 비용의 최소화를 찾는 알고리즘이 사실상 불가능한 방식으로 솔루션을 찾을 수 있습니다. 예를 들어,최고의 직원 계획을 찾을 때,우리는 그 불법 간단 할 것이기 때문에 24 시간 교대 사람들을 계획하는 알고리즘을 제한 할 수 있습니다.
시뮬레이션
시뮬레이션은 실제로 최적화와 비슷한 작업입니다. 알고리즘에 가장 적합한 직원 계획이 무엇인지 묻기보다는 알고리즘에 계획을 변경하는 효과가 무엇인지 물어볼 수도 있습니다. 이 유형의 작업은 단순히 다른 입력 구성으로 최적화 알고리즘을 사용하여 다른 입력으로 최적의 결과를 시뮬레이션 할 수 있기 때문에 최적화에 가깝습니다.
간단히 말해서,운영 연구는 최적화 및/또는 시뮬레이션을 목표로 비즈니스 질문에 수학을 적용하고 있습니다. 나는이 문서가 당신을 위해 일을 명확히했다 희망. 읽고 더 많은 것을 위해 계속 지켜봐 주시기 바랍니다 주셔서 감사합니다!