Подытожим

Книга: Много цифр. Анализ больших данных при помощи Excel

Дальше: 5. Кластерный анализ, часть II: сетевые графы и определение сообществ

Если вы терпеливо составляли мне компанию на протяжении последних двух моделей – браво! Эти «взламыватели мозгов» – не игрушки. На самом деле это была, возможно, самая трудная глава книги. Дальше будет проще, честное слово!

УПРАЖНЕНИЕ ДЛЯ ЧИТАТЕЛЯ

Если вы экономны, чтобы не сказать больше, могу предложить вам на закуску еще одну формулировочку.

В предыдущей задаче вы минимизировали имевшийся процент для понижения и повышения границ качества, причем решение должно было удовлетворять всем условиям. Но что, если бы вас устроило удовлетворение условий всего 95 % сценариев?

Вам по-прежнему понадобилось бы минимизировать процент снижения качества, но также появилась бы необходимость в новой переменной-индикаторе для каждого сценария, а также пришлось бы использовать ограничения, чтобы они обращались в 1, если условия качества сценария окажутся нарушены. В этом случае сумма индикаторов должна была бы быть ограничена условием ≤5.

Попробуйте. Вдруг у вас получится.

Вот небольшое обобщение того, чему вы научились в этой главе:

• простое линейное программирование;

• правило минимакс;

• добавление целочисленных переменных и ограничений;

• моделирование логики «если… то» с использованием ограничения «большого М»;

• линейное моделирование произведения переменных решения;

• нормальное распределение, центральная предельная теорема, функции интегрального распределения, метод Монте-Карло;

• использование метода Монте-Карло для моделирования риска в линейном программировании.

У вас, должно быть, голова идет кругом от желания немедленно применить все эти математические премудрости в вашем бизнесе. Или, наоборот, вы только что допили стаканчик крепкого и решили никогда больше не связываться с линейным программированием. Надеюсь все-таки на первый вариант, ибо линейное программирование – чрезвычайно увлекательный инструмент для развития необычайной креативности и сообразительности. Модели с десятками миллионов переменных решений вы найдете во многих моделях бизнеса.

Практика, практика и еще раз практика! И еще соответствующая литература

Моделирование линейных программ, особенно если приходится проделывать трюки, подобные трюку с «дохлой белкой», порой не вдохновляет. Наилучший способ освоить его – это найти несколько возможностей в своей области, где бы вы могли с ним развернуться. Все запомнить невозможно – постарайтесь «намотать на ус» наиболее часто встречающие случаи. А это приходит только с практикой.

Вот несколько бесплатных онлайн-ресурсов, которые я очень рекомендую тем, кто хотел бы ознакомиться с дополнительной литературой по линейному программированию:

• книга по оптимизационному моделированию AIMMS /The AIMMS optimization modeling book, доступная на , – невероятный ресурс. Не пропустите две главы про трюки и подсказки – они поистине гениальны.

• “Formulating Integer Linear Programs: A Rogue’s Gallery” из Brown and Dell of the Naval Postgraduate School: .

Назад: Моделируем риски

Дальше: 5. Кластерный анализ, часть II: сетевые графы и определение сообществ