Matemática Aplicada

Quais formulações matemáticas tornam uma decisão de negócio explícita o bastante para ser explicada, testada e melhorada?

Muitas decisões operacionais são tomadas por hábito ou por uma nota opaca. Sem variáveis, objetivo e restrições escritos, ninguém sabe dizer por que uma escolha foi feita nem o que a mudaria.

Um modelo escrito como variáveis, objetivo e restrições transforma uma discussão de opiniões em um cálculo que pode ser inspecionado. Também separa o que a política proíbe (restrições) do que o negócio prefere (objetivo).

x é a decisão, X o conjunto de decisões permitidas, f o objetivo e g_i as restrições com limites b_i.

1. Declarar as variáveis de decisão e o que a política proíbe.

2. Escolher o modelo mais simples que capture o trade-off (linear, inteiro, probabilístico).

3. Estimar parâmetros a partir de dados e marcar os que são apenas ilustrativos.

4. Checar a sensibilidade: qual parâmetro, se errado, muda a decisão?

1. Pergunta de negócio

2. Variáveis

3. Objetivo

4. Restrições

5. Solucionador

6. Explicação do resultado

Nenhum experimento publicado. O laboratório de Otimização Matemática resolve exatamente um programa linear de duas variáveis, por enumeração de vértices.

Otimização Matemática

Nenhum resultado original de pesquisa é afirmado. Esta área é apresentada como perspectiva técnica, com uma demonstração computável sobre dados sintéticos.

• Um modelo vale o que valem seus parâmetros; números ilustrativos não provam nada.
• Modelos lineares não capturam retornos crescentes ou decrescentes.
• Restrições que não foram escritas não são aplicadas.

Leitura de fundamentação de outros autores. Não são publicações da Menlo Tech, e nenhum artigo da Menlo Tech é citado porque nenhum foi publicado.

• Bertsimas, D. & Tsitsiklis, J. Introduction to Linear Optimization. Athena Scientific, 1997.
• Boyd, S. & Vandenberghe, L. Convex Optimization. Cambridge University Press, 2004.