O abordare modernă a predării unei introduceri la optimizare

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.

Titlul original:

A Modern Approach to Teaching an Introduction to Optimization

Conținutul cărții:

Optimizarea ar trebui să fie știința luării celor mai bune decizii posibile. Luarea deciziilor este o activitate umană practic universală cu care se confruntă profesioniștii (în orice domeniu) sau oamenii în viața de zi cu zi. Prin urmare, s-ar putea crede că studiul luării de decizii bune este un subiect care ar trebui predat pe scară largă studenților din domeniile ingineriei, științelor fizice și sociale, afacerilor și politicii. Cu toate acestea, în prezent, „optimizarea” este predată pe scară largă ca un subiect sofisticat din punct de vedere matematic, adesea limitat la studenții absolvenți din domenii specializate.

În cercetarea operațională (sau ingineria industrială), „optimizarea” este echivalentă cu programarea matematică deterministă, începând cu programele liniare (și algoritmul simplex) și trecând apoi prin programe liniare întregi și programe neliniare. Dacă sunteți în departamente precum inginerie electrică sau mecanică, optimizarea înseamnă predarea controlului optim. Iar dacă vă ocupați de informatică, optimizarea ar putea fi interpretată astăzi în contextul învățării automate (cum ar fi ajustarea modelelor la date) sau ca învățare prin consolidare.

Această carte susține că stilul tradițional de predare a optimizării este eronat și depășit. În primul rând, în timp ce algoritmul simplex este o strategie puternică pentru rezolvarea programelor liniare, detaliile algoritmului simplex sunt complet nepotrivite într-un curs introductiv în optimizare. În al doilea rând, deși programele liniare sunt adecvate pentru rezolvarea multor probleme, acestea se aplică doar la o mică parte din toate deciziile. În al treilea rând, programele liniare (împreună cu programele întregi și neliniare) sunt modele statice pentru probleme cu decizii (de obicei) cu valoare vectorială. În schimb, majoritatea deciziilor sunt secvențiale, deoarece sunt luate periodic în timp, pe măsură ce sosesc informații noi. În plus, marea majoritate a acestor decizii sunt scalare (posibil continue sau discrete).

Această carte este concepută pentru instructori (sau potențiali instructori) care doresc să prezinte știința luării de decizii bune unui public cât mai larg. De asemenea, ar trebui să fie de interes pentru toți cei care au avut deja un curs tradițional de optimizare de orice tip. Prezentarea este organizată în jurul unei serii de subiecte care sugerează o abordare fundamental diferită a predării „optimizării”, cuprinzând atât probleme de decizie secvențiale (care oferă cele mai simple setări de probleme), înainte de a trece la decizii mai complexe cu valori vectoriale. De asemenea, se susține că majoritatea problemelor care sunt modelate ca programe liniare (sau întregi, sau neliniare) sunt de fapt metode de luare a deciziilor într-un cadru secvențial. Din acest motiv, aceste subiecte sunt introduse cu mult mai puțin accent pe algoritmi decât se utilizează în mod tradițional, atât în contexte statice, cât și secvențiale.