Optimeringslära

[Melia Hazinski]

Vir omgivna av optimeringsproblem hela tiden men f av dem lses. Man mste se att det r ett optimeringsproblem, formulera det p ett matematiskt lsbart stt och finna en lmplig lsningsmetod. Det kan handla om snrjning, produktionsplanering, personalplanering, eller placering av obemannade flygande farkoster.

Fr att kunna formulera en lsbar men relevant modell krvs erfarenhet, och fr att kunna utveckla en effektiv lsningsmetod krvs ett bde djupt och brett kunnande inom olika flt inom optimering. Ofta krvs nyutveckling av metoder och programvara fr att lsa modellerna. Dessutom krvs en gedigen knnedom om det ursprungliga problemet, och drfr bygger vrt arbete p en hg grad av samarbete.

Vr forskning baseras p verkliga problem inom vitt skilda omrden och sker oftast i samverkan med uppdragsgivare och andra samarbetspartners inom kommuner, landsting, myndigheter och fretag. Vr huvudsakliga kompetens ligger i att formulera och lsa verkliga optimeringsproblem som inte har lsts tidigare. Utmaningarna finns i samhlle och industri, och det r dr vi kan gra strst nytta med vr forskning. Vi arbetar drfr fr en kad anvndning av optimering, vilket kommer att medfra bttre beslutsunderlag, bttre beslut och en kad nytta fr alla.

Alla vra projekt brjar med personliga mten dr vi frsker bena ut vad problemet egentligen handlar om. Vi stller grna upp med diskussioner med alla som kan tnkas ha ett optimeringsproblem i sin verksamhet, och vill lsa det.

Gemensamt fr alla optimeringsproblem r att vi brjar med att formulera problemet, genom att tillsammans med samarbetspartners ta reda p vad man vill optimera och vilka begrnsningar som finns. Sedan konstruerar vi en matematisk modell, samlar in data, vljer en lmplig optimeringsmetod, lser problemet och utvrderar sedan resultatet och modellen.

Nr vi gr den matematiska modellen r mlet att f med allt som pverkar vilken lsning som r optimal och undvika det som r irrelevant. Modellen ska vara korrekt och gra det vi vill att den skagra. Modellen ska ocks vara lsbar p rimlig/tillgnglig tid. Data ska kunna tas fram. De frenklingar vi kan tvingas gra ska vara medvetna och genomtnkta. Vi ska ocks undvika ondiga komplikationer i modellen.

Nr det gller val av optimeringsmetod s r mlet att lsa problemet s effektivt som mjligt. Detta r viktigt eftersom verkliga problem r stora, s en dlig metod kan ta mycket lng tid. Optimeringsmodellerna har p senare tid ven riktats in mer mot hllbar utveckling och hnsyn till miljn.

I omstllningen mot en mer hllbar anvndning av resurser s r vrt bidrag att utveckla matematiska modeller och optimeringsmetoder fr praktiskt relevanta men berkningskrvande problem inom schemalggning och resursallokering.

Elektrifiering av tunga transporter stller nya och hga krav p planering av hur fordonen anvnds och laddas. LiU-forskare har pbrjat ett projekt dr slutmlet r att utveckla en programvara som kan planera rutter fr elektrifierade lastbilar.

Vid demokratiska val ska antalet mandat i parlamentet vara helt proportionerligt mot antalet rster. S r inte fallet idag i Sverige. Forskare vid LiU har drfr utvecklat en optimeringsmodell som bttre skulle spegla folkets vilja.

Schemalggning r en komplicerad frga som har stor betydelse p mnga arbetsplatser. Forskare inom optimeringslra vid Linkpings universitet (LiU) har drfr arbetat fram en metodik fr att lgga scheman som ska uppfylla alla olika slags behov.

Marcel Ndengo har bara gott att sga om det bilaterala forskningssamarbetet mellan University of Rwanda och Linkpings universitet. Utver frbttrad forsknings- och undervisningskapacitet mrks ven ett nytt stt att arbeta bland hans kollegor.

3a8082e126