Perspectivas de optimización dinámica
(con disculpas a Herman Melville)
Llámame Ismael, es un nombre tan bueno como cualquier otro.
A diferencia de La Ismael de Herman Melville, no soy un ballenero, sino un matemático aplicado, y diseño modelos de optimización para ganarme la vida. Modelos de optimización combinatoria, si quieres ser exigente.
Hay una serie de maneras de definir la optimización matemática, pero la que me gusta es 'elegir la mejor / casi mejor alternativa entre un conjunto de alternativas'. El número de alternativas puede variar desde un puñado (¿debo comer sopa de tomate? ¿Almejas? ¿O ir con el bisque?) a billones (piense en el número de posibles rutas para visitar 100 ciudades, una tras otra). En la vida real, es poco práctico examinar todas y cada una de las alternativas, y luego elegir la mejor - simplemente tomaría demasiado tiempo. Es por eso que los matemáticos desarrollaron varios algoritmos de optimización, que eficientemente encuentran soluciones buenas / óptimas a una asombrosa variedad de problemas.
La optimización afecta a tu vida diaria de muchas maneras, incluso si no siempre te das cuenta. ¿Esa secuencia escalonada de semáforos verdes que golpeaste (ok, se supone que vamos a golpear) esta mañana cuando conducías al trabajo? Puede agradecer patrones de tráfico optimizados. ¿Asegurarte de que las verduras que compras en tu supermercado estén frescas, sin que ninguna empiece a pudrirse? Vida útil optimizada para productos. ¿El tamaño cada vez menor de los ordenadores portátiles y otros equipos electrónicos que usted compra, año tras año? Diseño electrónico optimizado. La lista continúa, y sigue, y sigue.
El comandante militar prusiano Helmuth van Moltke escribió en 1880 que "ningún plan sobrevive al primer contacto con el enemigo", y esa pieza de sabiduría militar también se mantiene en el mundo de la optimización. Puede crear un plan de entrega semanal perfecto para su flota de vehículos a las 6 de la mañana del lunes, corregir el enésimo dígito decimal, y comenzar a implementarlo , y al 0830 recibirá la noticia de que debido a un accidente, un tramo completo de la Ruta 101 ha sido cerrado hasta nuevo aviso. En 1030, un cliente llama para cancelar un pedido cuya entrega se ha programado para 1630. Y a las 15.00 horas recibes una llamada de uno de tus conductores de que el camión que conducía acaba de chocar contra un trozo de hielo, se salió de la carretera y ahora no está operativo.
Todos y cada uno de estos eventos no planificados requieren alguna modificación de ese plan previamente óptimo, pero ¿qué modificación es la mejor?
Una alternativa es modificar los datos de entrada para tener en cuenta las circunstancias cambiantes y volver a optimizar el plan, pero esto puede tardar demasiado tiempo en calcularse. Incluso si no lo hace, la estructura del nuevo plan puede parecer radicalmente diferente de la anterior, y si sigue golpeando a sus conductores con un plan new_and_improved "óptimo" tras otro, muy rápidamente perderán la fe en esa caja negra agitando los planes y comenzarán a hacer sus propias improvisaciones.
Otra alternativa es mantener intacta la mayor cantidad del plan original y realizar el menor número de cambios que necesite para que la solución vuelva a la viabilidad. Esto suele ser un buen compromiso, pero sacrificará parte de la calidad del plan con el fin de obtener una solución rápida.
Decidir entre estas alternativas es un ejemplo de optimización dinámica, donde las soluciones óptimas deben calcularse rápida y repetidamente porque los datos cambian con frecuencia o es necesario modificar las soluciones óptimas existentes porque se produjeron eventos no planificados.
Hay un gran número de estos problemas por ahí, que abarca todo el espectro industrial , y el desarrollo de buenas soluciones para ellos puede producir beneficios espectaculares. Por ejemplo, un artículo reciente de CNN habla de un invento de Alibaba llamado City Brain, que utiliza inteligencia artificial para recopilar información (como video de cámaras de intersección y datos GPS sobre la ubicación de automóviles y autobuses) a través de la ciudad de Hangzhou en China. A continuación, analiza la información en tiempo real, ya que coordina más de 1.000 señales de tráfico en toda la ciudad con el objetivo de prevenir o aliviar el estancamiento. El uso de City Brain ha reducido el tiempo de desplazamiento y ha ayudado a los socorristas al permitir que los camiones de bomberos y las ambulancias reduzcan a la mitad la cantidad de tiempo que se tarda en llegar al lugar de las emergencias - también ha trasladado Hangzhou de la5ª ciudad más congestionada de China ala 57ª.
En resumen
La optimización dinámica es un campo emocionante que puede traer beneficios tangibles a prácticamente cualquier empresa por ahí, y liberar el tiempo de personal calificado para hacer cosas que la gente puede hacer, pero los algoritmos no pueden , como hacer llamadas de juicio, negociar con los clientes para cambiar los requisitos para pedidos específicos, y explorar nuevas áreas de negocio.
Después de todo, si el capitán Ahab hubiera usado simplemente *utilizado* ese algoritmo optimizado de seguimiento de ballenas que tuvo en cuenta los pronósticos de viento y tormenta, 'Moby Dick' puede haber tenido un final muy diferente.
Autor: K.N.Srikanth | [email protected]
Foto: El pub Murphy's en el puerto. Lugar de rodaje de Moby-Dick en 1956. Youghal. condado de Cork. Irlanda
Referencias
cnn.com: alibaba-city-brain-hangzhou
blog.seannewmanmaroni.com: no-battle-plan-survives-first-contact-with-the-enemy
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