Hybrid-Optimierung

dynadec

Die SAT Strategic Advisors for Transformation GmbH arbeitet mit den folgenden Optimierungs­technologien:

  • Mathematische Programmierung
  • Constraint-Programmierung
  • Lokale und Evolutionäre Suchalgorithmen
  • Dynamische Stochastische Optimierung

Unterschiedliche Optimierungstechnologien haben verschiedene Stärken und Schwächen. Ein essentieller Teil einer erfolgreichen Lösung besteht darin, die geeignete Technologie auszuwählen. Darüberhinaus ist die SAT GmbH dazu qualifiziert, hybride Optimierungslösungen zu entwickeln, welche Optimierungstechnologien kombinieren, um einzigartige Nebenbedingungen und Anforderungen eines spezifischen Optimierungsproblems zu modellieren.

Mathematische Programmierung

Mathematische Programmierung - wie z.B. mit linearen oder gemischt-ganzzahligen Programmierungstechniken - ist das "klassische" Optimierungsvorgehen, und heutzutage stehen dem Entwickler von Optimierungsalgorithmen hochentwickelte Implementierungen dieser Techniken zur Verfügung. Für die mathematische Programmierung bietet die SAT GmbH normalerweise Lösungen durch die Benutzung der Gurobi-Plattform an, die sich - sowohl nach unserer Erfahrung als auch in vielen veröffentlichten Benchmark-Studien - als die mächtigste und flexibelste Plattform ihrer Art erwiesen hat. Gurobi wird von einem Team entwickelt, das darauf bedacht ist, die Grenzen des mathematischen Programmierungsansatzes so weit wie möglich auszudehnen, und das einen Maßstab an Service und Support anbietet, der seinesgleichen sucht.

Die Stärken der mathematischen Programmierung beziehen sich auf bestimmte Problem- und Nebenbedingungsklassen – es ist eine alltägliche Erfahrung, dass eine Untermenge eines realen Problems mit diesen Techniken modelliert und gelöst werden kann, oder dass eine Approximation diese Techniken erfordert, während das ursprüngliche Problem mit seiner umfassenden Komplexität außer Reichweite bleibt. Durch die Hybridisierung kommen die leistungsstarken Algorithmen der mathematischen Programmierung dort zur Anwendung, wo dies im Zusammenhang einer übergeordneten Lösungsstrategie angebracht ist.

Constraint-Programmierung

Die Constraint-Programmierung eröffnet die Möglichkeit, Optimierungsprobleme zu modellieren und zu lösen, die Besonderheiten enthalten, wegen denen die Formulierung eines mathematischen Programmierungsmodells ungeeignet ist. Es ist generell ein flexibleres Paradigma als die mathematische Programmierung und eröffnet einen größeren Handlungsspielraum, um Probleme zu modellieren und Lösungsstrategien für das betrachtete Problem zu entwickeln.

Lokale und Evolutionäre Suchalgorithmen

Die lokalen und evolutionären Suchalgorithmen bilden eine weitere alternative Möglichkeit zur Lösung von Optimierungsproblemen. Sie umfassen typischerweise stochastische Elemente und suchen Lösungen von hoher Qualität, indem kleine, inkrementelle Veränderungen zur gerade betrachteten Lösung oder Lösungspopulation vorgenommen werden. Solche Algorithmen sind oft bei sehr großen Problemklassen effektiv, die auch ungewöhnliche Nebenbedingungen und Anforderungen umfassen, und besitzen ein erhebliches Optimierungspotential.

Die vergangenen Jahre haben einen umfassenden Fortschritt und Innovationen bei der Entwicklung von Implementierungs-Frameworks für lokale Suchalgorithmen gezeigt, die im Besonderen durch die Arbeiten von Pascal van Hentenryck und Laurent Michel geprägt waren. Eine Folge daraus ist, dass viele Aspekte bei der Programmierung aus der Implementierungs-Sicht von lokalen Suchalgorithmen nun vereinigt werden können, welche verschiedene Meta-Heuristiken – wie Tabu Search, Simulated Annealing, Guided Local Search, Variable Depth Neighborhood Search – verwenden. Dies ermöglicht dem Entwickler, sich auf die wichtigen Aspekte der Implementierung zu konzentrieren, und damit effektive und robuste Lösungen innerhalb relativ kurzer Entwicklungszeiten zu liefern.

Dynamische Stochastische Optimierung

Die Techniken der dynamischen stochastischen Optimierung ermöglichen die Einbeziehung von stochastischen oder historischen Daten in die Entscheidungsfindung und Optimierung. Diese Techniken sind auch wertvoll in Umgebungen, wo Planungsentscheidungen kontinuierlich revidiert werden müssen, da sich die Begebenheiten im Zeitablauf ändern. In Echtzeit-Systemen steigern sie die Fähigkeit, gute Entscheidungen zu finden, die schnell getroffen werden müssen.

Klassische Fragestellungen des Executive Management

Typische Fragestellungen des Executive Managements, die mit der Methodik der Optimierung in praxisbezogenem unternehmerischem Kontext adressiert werden, sind zum Beispiel:

  • Szenarien-Analysen und -technik
  • Nachhaltigkeitsbetrachtungen
  • Strategische Unternehmensplanung
  • Strategisches Asset Management
  • Unterstützung von Entscheidungsprozessen im strategischen und operativen Management und zur Darstellung und Optimierung von Prozessabläufen im Bereich Qualitätsmanagement
  • Risk Assessment
  • Innovations-, Produktions- und Projektmanagement

Typische Anwendungsfelder der Optimierung

Zu den typischen Anwendungsfeldern der Optimierung gehören heute zum Beispiel:

  • Makroökonomie
  • F&E-Portfolioplanung und Ressourcenbelegung
  • Optimierung im Bereich Produktdesign und Entwicklungsprojekten
  • Risiko-Management in Finanz- und Energiemärkten
  • Optimierung von Distributions- und Transportnetzwerken
  • Revenue Management, Financial Assets und Risk Management
  • Scheduling und Crew Planning
  • Inventory Reduction und Net Working Capital Optimierung
  • Strategisches Supply Chain Management und Produktionssysteme

Vorteile von Management Flug Simulatoren

Simulationsmodelle, die auf der Methodik der algoritmusgestützten Optimierung gründen, geben dem Executive Management in den sich dynamisierenden Märkten der Zukunft folgende Vorteile in die Hand:

  • hochkomplexe Entscheidungssituationen für Branchen- oder Marktentwicklung ganzheitlich erfassen und transparent darstellen
  • unterschiedliche Vorstellungen verschiedener Entscheider offenlegen und Missverständnisse vermeiden
  • Unternehmensszenarien entwickeln und simulieren, um die Unsicherheit über die Zukunft greifbar zu machen
  • Identifizierung der Stellhebel zur wertsteigernden Unternehmensführung angesichts hoher Unsicherheit und Risiken
  • Strategiealternativen modellieren und per Simulation testen, bevor sie umgesetzt werden
  • Bewertung von nachhaltigen Unternehmensstrategien im Kontext von Innovation und Technologiebrüchen, und diese in Wettbewerbssituationen
  • Implementierung eines Frühwarnsystems, um Marktveränderungen, Marktposition, strategische Entscheidungen und operative Maßnahmen in Echtzeit zu überwachen
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